【Spark】Windows下安装Spark（亲测成功安装）_业界新闻

发布时间:2024-07-29 16:17

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【Spark】Windows下安装Spark

Spark简介
- Spark 主要有三个特点
- Spark 性能特点
一、Spark安装前提
二、安装Spark（version：2.4.7）

Spark简介

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 [2] 。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。

Spark 主要有三个特点

首先，高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。
其次，Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。
最后，Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。

Spark 性能特点

更快的速度
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。
易用性
Spark 提供了80多个高级运算符。
通用性
Spark 提供了大量的库，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
支持多种资源管理器
Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自带的独立集群管理器
Spark生态系统
Shark：Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Spark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替HadoopMapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Spark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。
SparkR：SparkR是一个为R提供了轻量级的Spark前端的R包。 SparkR提供了一个分布式的data frame数据结构，解决了 R中的data frame只能在单机中使用的瓶颈，它和R中的data frame 一样支持许多操作，比如select,filter,aggregate等等。（类似dplyr包中的功能）这很好的解决了R的大数据级瓶颈问题。 SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用MLib机器学习库。 SparkR为Spark引入了R语言社区的活力，吸引了大量的数据科学家开始在Spark平台上直接开始数据分析之旅。