Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解_spark的内存计算技术

Spark内存计算引擎原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 大数据处理的挑战

随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足实时性和海量数据处理的需求。MapReduce等批处理框架虽然能够处理大规模数据集，但在实时性和迭代计算方面存在局限性。

1.2 Spark的诞生

Spark作为一个快速通用的大规模数据处理引擎，由加州大学伯克利分校AMP实验室于2009年开发。它采用内存计算技术，可以将中间结果缓存在内存中，避免了不必要的磁盘IO，大大提高了数据处理的效率。

1.3 Spark生态系统

Spark不仅仅是一个单一的计算框架，而是一个庞大的生态系统，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等组件，能够满足各种大数据处理场景的需求。

2. 核心概念与联系

2.1 RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心抽象，表示一个分布式的只读数据集。RDD具有容错性，可以从故障中自动恢复。RDD支持两种操作：转换（Transformation）和行动（Action）。

2.2 DAG

Spark采用DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图来表示RDD之间的依赖关系。DAG记录了RDD的转换过程，只有在