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Spark简介脑图

Apache Spark 简介脑图

本文档包含Apache Spark的总结图和知识概念图,使用Mermaid图表展示,方便快速复习和理解。

1. Apache Spark 总体架构图

Apache Spark
分布式计算框架
用于大规模数据处理的分布式计算引擎
核心特性
速度快
易用性
通用性
兼容性
内存计算
比Hadoop MapReduce快100倍
支持多种编程语言
Java
Scala
Python
R
统一的数据处理平台
批处理
流处理
机器学习
图计算
运行环境
Standalone
YARN
Kubernetes
Mesos

2. Spark 核心组件架构图

Spark Core
RDD弹性分布式数据集
任务调度
内存管理
容错机制
Spark生态系统
Spark SQL
Spark Streaming
MLlib机器学习
GraphX图计算
DataFrame
Dataset
SQL查询
DStream
实时数据处理
微批处理
分类算法
回归算法
聚类算法
协同过滤
图算法
PageRank
连通组件

3. Spark 工作流程图

Driver Program Cluster Manager Executor 1 Executor 2 Executor N 1. 申请资源 2. 启动Executor 2. 启动Executor 2. 启动Executor 3. 构建DAG 4. 划分Stage 5. 生成Task 6. 分发Task 6. 分发Task 6. 分发Task 7. 返回结果 7. 返回结果 7. 返回结果 8. 汇总结果 Driver Program Cluster Manager Executor 1 Executor 2 Executor N

4. RDD 操作分类图

RDD操作
转换操作 Transformations
行动操作 Actions
惰性计算
返回新RDD
常用操作
map
filter
flatMap
reduceByKey
groupByKey
join
立即执行
返回结果
常用操作
collect
count
reduce
saveAsTextFile
foreach
take

6. Spark 数据抽象层次图

数据抽象层次
RDD
DataFrame
Dataset
最底层抽象
函数式编程
类型安全
手动优化
结构化数据
SQL支持
Catalyst优化器
跨语言API
类型安全
面向对象编程
编译时检查
性能优化
发展趋势
推荐使用DataFrame/Dataset

7. Spark 内存管理图

Spark内存管理
堆内内存
堆外内存
Execution Memory
Storage Memory
User Memory
Reserved Memory
Shuffle
Join
Sort
Aggregation
RDD缓存
广播变量
任务结果
用户代码
用户数据结构
Spark内部对象
300MB固定大小
直接内存
减少GC压力
序列化存储

8. Spark 性能优化要点图

mindmaproot((Spark性能优化))数据序列化Kryo序列化避免Java序列化内存调优合理设置内存比例选择合适存储级别避免内存溢出并行度调优合理设置分区数避免数据倾斜调整并发任务数Shuffle优化减少Shuffle操作预分区使用广播变量代码优化避免创建重复RDD使用高效算子缓存中间结果资源配置合理分配CPU和内存调整Executor数量网络和磁盘优化

9. Spark vs Hadoop MapReduce 对比图

对比维度
Spark
Hadoop MapReduce
速度
内存计算快100倍
磁盘计算快10倍
速度
基于磁盘
每次读写HDFS
易用性
丰富的API
多种编程语言
易用性
编程复杂
主要支持Java
通用性
批处理+流处理
机器学习+图计算
通用性
主要批处理
功能单一
容错性
RDD血缘关系
自动重算
容错性
数据副本
重新执行任务

10. Spark 学习路径图

学习者
基础阶段
基础阶段
学习者
了解大数据概念
了解大数据概念
学习者
学习Scala/Java基础
学习Scala/Java基础
学习者
理解分布式计算
理解分布式计算
入门阶段
入门阶段
学习者
Spark核心概念
Spark核心概念
学习者
RDD编程基础
RDD编程基础
学习者
Spark环境搭建
Spark环境搭建
进阶阶段
进阶阶段
学习者
Spark SQL学习
Spark SQL学习
学习者
Spark Streaming
Spark Streaming
学习者
性能调优
性能调优
高级阶段
高级阶段
学习者
MLlib机器学习
MLlib机器学习
学习者
GraphX图计算
GraphX图计算
学习者
源码分析
源码分析
实战阶段
实战阶段
学习者
项目实践
项目实践
学习者
生产环境部署
生产环境部署
学习者
问题排查
问题排查
Spark学习路径

总结

以上Mermaid图表从多个维度展示了Apache Spark的核心概念和知识体系:

  1. 总体架构图 - 展示Spark的整体特性和定位
  2. 核心组件图 - 说明Spark生态系统的各个组件
  3. 工作流程图 - 描述Spark作业的执行过程
  4. RDD操作图 - 分类展示RDD的操作类型
  5. 部署模式图 - 介绍不同的部署方式
  6. 数据抽象图 - 展示数据抽象的层次关系
  7. 内存管理图 - 说明Spark的内存分配机制
  8. 性能优化图 - 总结性能调优的关键点
  9. 对比分析图 - 与传统MapReduce的优势对比
  10. 学习路径图 - 提供系统的学习建议

这些图表可以帮助快速理解和复习Spark的核心知识点,建议结合实际代码练习来加深理解。

http://www.dtcms.com/a/251287.html

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