什么是Spark？Spark的核心模块、Spark的核心组件

末蓝、 2023-10-14 11:51 7阅读 0赞

**一、什么是Spark？**

**Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。**  因为以内存为基础，所以可以比MapReduce更快的处理数据。

Spark采用了RDD（弹性分布式数据集）这一抽象概念，提供了高效的数据存储和处理方式。Spark还具有较好的容错能力和可伸缩性，允许在集群上动态添加和删除节点，使得计算资源能够随着数据量和计算任务的变化而实现弹性扩展。

**二、Spark的核心模块：**

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**Spark Core：**  Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能，Spark的其他功能如：Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib都是在Spark Core的基础上进行扩展的。

**Spark SQL：**  Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL 或 Hive 来查询数据。

**Spark Streaming：**  Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。

**三、Spark的核心组件：**

看组件之前，先看一下Spark的运行架构：

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**Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的master-slave主备结构。**

如上图所示，它展示了一个   Spark   执行时的基本结构。图形中的   Driver   表示   master   ，   负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的   Executor   则是   slave   ，负责实际执行任务。

**Spark的核心组件：**

**Master和Worker用于资源调度的，Driver和Executor用于计算的。**

**1.Master：**  master是一个进程，负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责。类似于YARN中的ResourceManager。

**2.Worker：**  worker也是进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于YARN中的NameNode。

**3.Driver：**  主要是执行程序的main方法，创建SparkContext对象。

**4.Executor：**  executor是集群中工作结点（Worker）中的一个JVM进程，负责在Spark中运行具体的任务（Task）。

**5.ApplicationMaster：**  用于ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合。

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