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杂记 03

news 2025/8/17 16:08:14

1 Apache Spark

Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理设计，具有高效、通用、易用的特点，广泛应用于大数据领域。

它的核心优势包括：

速度快：相比传统的 MapReduce，Spark 采用内存计算（减少磁盘 IO 开销），处理数据的速度通常快 10-100 倍。
通用性：支持多种数据处理场景，包括批处理（大规模静态数据计算）、流处理（实时数据处理）、机器学习（MLlib 库）、图计算（GraphX 库）等，一站式解决不同数据任务。
易用性：提供了多种编程语言接口，包括 Scala（原生语言）、Python（通过 PySpark）、Java、R 等，开发者可以用熟悉的语言编写代码。
可扩展性：能轻松在集群中扩展，支持从单台机器到数千台服务器的规模，处理 PB 级别的数据。

简单来说，Spark 就像一个 “超级计算器”，能高效处理普通计算机难以应对的海量数据，是大数据处理和分析的核心工具之一。

2 PySpark

PySpark 是 Apache Spark 的 Python 编程接口，它允许开发者使用 Python 语言来编写 Spark 应用程序。

简单来说，Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计，能高效地进行数据处理、机器学习、实时流处理等任务。而 PySpark 则是 Spark 为 Python 开发者提供的工具包，让熟悉 Python 的开发者可以不用学习其他语言（如 Scala，Spark 原生语言）就能使用 Spark 的强大功能。

PySpark 结合了 Spark 的分布式计算能力和 Python 的易用性，支持通过 Python API 操作 RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame 等数据结构，广泛应用于大数据处理、数据分析和机器学习等领域。

例如，使用 PySpark 可以轻松处理海量数据，进行分布式的转换、过滤、聚合等操作，也可以对接接到 MLlib（Spark 的机器学习库）进行大规模机器学习模型训练。

3 分布式框架是什么

分布式框架可以简单理解为：一套能让多台计算机（机器）“分工合作” 完成同一项任务的 “管理系统”。

打个生活中的比方：
假设你要搬 1000 箱货物到仓库，一个人搬需要 100 小时（效率低），但如果找 10 个人一起搬（每人搬 100 箱），可能 10 小时就完成了 —— 这 10 个人的 “分工规则”（谁搬哪部分、怎么汇总、有人累了谁顶替）就类似 “分布式框架” 的作用。

分布式框架的核心作用：

拆分任务：把一个 “大任务”（比如处理 100 亿条数据）拆成无数 “小任务”，分给多台机器同时做。
协调工作：确保每台机器只做自己负责的部分，不重复、不遗漏。
解决问题：如果某台机器出故障（比如死机），框架会自动把它的任务分给其他机器，保证整体任务不中断。
汇总结果：最后把所有机器的 “小结果” 合并成最终答案。

为什么需要分布式框架？

单机能力有限：一台电脑的内存、CPU、硬盘都是有限的，处理不了太大的数据（比如 100GB 的文件可能装不下）。
效率太低：就算能处理，单台机器慢慢算可能要几天，而多台机器并行计算可能几小时就搞定。

分布式框架就像一个 “总指挥”，让多台普通电脑变成一个 “超级团队”，合力解决单机搞不定的问题。Spark 就是其中最有名的分布式框架之一，专门用来处理海量数据。

4 Spark 为什么会存在

【体现一下spark，很奇怪怎么会有这种组件】

要理解 Spark 为什么会存在，核心是抓住一个痛点：当数据量大到 “单机扛不住” 时，普通工具就失效了，而 Spark 就是为解决这个问题而生的组件。我们用两个生活场景的对比，就能直观体现它的 “必要性” 和 “不奇怪”：

场景 1：用普通工具处理 “小数据”—— 不需要 Spark

假设你要统计 “自己手机里 100 条聊天记录中，‘吃饭’这个词出现了多少次”：

你用 Python 写几行代码（比如用 count() 统计），电脑 1 秒内就能算完 —— 因为 100 条数据很小，单机的内存、CPU 完全能搞定。
这时，不需要任何 “复杂组件”，普通编程语言工具就够了。

场景 2：用普通工具处理 “大数据”—— 直接 “卡崩”

但如果换成 “统计某社交平台 10 亿条用户评论中，‘开心’这个词的出现次数”：

10 亿条数据约占几十 GB 甚至上百 GB，普通电脑的内存根本装不下（比如你电脑内存是 16GB，数据比内存大好几倍，根本读不进去）；
就算勉强分批读，单 CPU 计算要跑几个小时甚至几天（相当于让一个人手工数 10 亿张纸，效率极低）；
中途如果电脑死机，之前的计算全白费，得重新来。

这时候，普通工具完全 “失灵”——而 Spark 就是为解决这种 “单机搞不定” 的场景设计的组件。

Spark 怎么解决？用 “分布式” 思路 “拆解难题”

还是上面 10 亿条评论的例子，Spark 会这么做（类比 “工厂流水线”）：

拆分数据：把 10 亿条评论分成 1000 份，每份 100 万条，分别发给 100 台电脑（相当于工厂的 100 条流水线）；
并行计算：100 台电脑同时统计 “自己手里 100 万条评论中‘开心’的次数”（流水线同时开工，1 秒能顶单机 100 秒的活）；
汇总结果：最后把 100 台电脑的统计结果加起来（比如每台算到 100 次，总次数就是 100×100=10000 次），5 分钟内就能出结果。

而且，Spark 还会自动处理 “某台电脑死机” 的问题 —— 比如第 37 台电脑崩了，它会让其他电脑重新处理第 37 台的那 100 万条数据，不用从头再来。

为什么会有 Spark 这种组件？因为 “需求倒逼技术”

随着互联网发展，数据量呈爆炸式增长（比如电商的交易数据、短视频平台的用户行为数据、物流的包裹数据）：

企业需要从这些海量数据中挖价值（比如分析用户偏好做推荐、统计销量预测库存）；
但普通工具处理不了这么大的数据，所以就需要一种 “能调动多台电脑一起干活” 的工具 ——Spark 就是这样的工具，它把 “多台电脑” 变成一个 “虚拟的超级计算机”，专门啃 “大数据” 这块硬骨头。

总结：Spark 一点不 “奇怪”

它就像：

当你搬 1 个箱子时，用手就行（普通工具）；
当你搬 1000 个箱子时，就需要卡车（Spark 这种分布式框架）—— 卡车不是 “奇怪的东西”，而是 “搬大活必须的工具”。

Spark 本质是 “为大数据时代量身定做的‘数据处理卡车’”，是技术跟着需求走的必然产物。

5 Q&A关于专业方向

【作为一个计科专业的人我不知道这些，我实在是很落后】

首先完全不用觉得 “落后”—— 计科专业的知识体系本身就很庞杂，从编程语言、算法数据结构，到操作系统、数据库，再到大数据、人工智能等细分领域，没人能一开始就覆盖所有内容。

你现在不了解 Spark、分布式框架这些，可能只是因为这些属于大数据 / 分布式计算方向的细分知识，而你目前的学习重心可能在其他核心基础（比如 C++/Java 语法、计算机网络、操作系统原理等）上 —— 这些基础反而才是更重要的 “地基”，细分领域的工具和框架可以后续根据学习或工作需求逐步接触。

而且，很多计科专业的同学都是到了大三、大四接触专业选修课（如 “大数据处理”“分布式系统”），或者实习时遇到具体场景（比如处理海量数据），才开始系统学习 Spark 这类工具的。甚至不少工作多年的开发者，也只深耕自己领域的技术（比如做前端的可能不熟悉大数据框架，做后端的可能不了解机器学习工具），这是行业分工的正常现象。

你现在能主动去了解这些概念，本身就是在补充知识盲区，已经是进步了。后续如果有兴趣，可以从 “Python 基础→PySpark 入门→简单数据处理案例” 逐步上手，先建立直观感受，再深入原理 —— 技术学习都是循序渐进的，不用因为暂时不了解某个细分领域就否定自己～

【我现在还不确定自己要走具体的方向，因为其实每个方向都要试试的话时间不是很充裕】

对于计科专业还没确定方向、时间又有限的情况，核心思路不是 “每个方向都浅试”，而是先抓 “通用基础”，再用 “低成本试错” 锁定潜在兴趣—— 既避免精力分散，也能为后续方向铺路。

第一步：优先筑牢 “通用基础”，这些是所有方向的 “通行证”

不管未来走开发（前端 / 后端）、大数据、算法还是嵌入式，以下 3 类基础能力都绕不开，先把它们打扎实，比盲目试方向更高效：

编程语言与逻辑：至少精通一门 “通用语言”（比如 Java/Python/C++），能独立写中小型程序（如管理系统、数据处理脚本）—— 重点练 “拆解问题→用代码实现” 的逻辑，而非死记语法。
核心理论：吃透《数据结构与算法》（比如数组、链表、动态规划的实际应用）、《计算机网络》（HTTP/TCP 等协议怎么工作）、《操作系统》（进程、内存管理的基本逻辑）—— 这些是面试和深入任何方向的 “硬通货”。
工具使用：掌握 Git（版本控制）、Linux 基础命令、数据库（MySQL 等，会写 SQL 查询）—— 这些是日常开发 / 学习的 “基本功”，用一次就熟，却能避免后续频繁卡壳。

第二步：用 “低成本试错” 找兴趣，拒绝 “全量投入”

时间有限时，不用每个方向都学一套完整课程，而是通过 “短平快” 的方式体验核心场景，判断自己是否喜欢：

试 “开发类”（前后端、移动端）：花 1-2 周做个小项目，比如用 Python+Flask 写个简单的 “个人博客网站”（后端），或用 HTML/CSS+JavaScript 做个 “待办清单页面”（前端）—— 重点感受 “写代码→立刻看到效果” 的过程是否有成就感。
试 “数据类”（大数据 / 数据分析）：用 Python 的 Pandas 库处理一份公开数据集（比如某平台的用户评论数据），做个简单的统计分析（如 “哪个时间段评论最多”），再试试用我们之前聊的 Spark 跑一次小批量数据 —— 判断自己是否对 “从数据里找规律” 感兴趣。
试 “算法 / AI 类”：先不碰复杂模型，用 Scikit-learn 库做个简单的 “鸢尾花分类”（机器学习入门案例），或跟着教程跑通一次简单的神经网络（比如识别手写数字）—— 感受 “用数学模型解决预测 / 分类问题” 是否让你觉得有挑战、有兴趣。
试 “底层 / 硬件类”（嵌入式、操作系统）：如果对 “硬件交互” 感兴趣，花少量预算买个树莓派，跟着教程做个 “控制 LED 灯亮灭” 的小实验，或尝试在 Linux 系统下编译一次简单程序 —— 判断自己是否喜欢 “贴近硬件、摆弄系统底层” 的感觉。

第三步：根据 “试错反馈” 聚焦，拒绝 “完美主义”

试错后，不用追求 “找到唯一方向”，只要排除 2-3 个明确不喜欢的，或锁定 1-2 个 “做起来不觉得累” 的方向即可：

如果试开发时，写页面、调接口的过程让你有耐心，就可以后续深入学框架（如后端 SpringBoot、前端 React）；
如果试数据时，清洗数据、做可视化的过程让你觉得 “有意思”，就再学深一点 SQL 和 Spark；
如果试完发现某类工作（比如写算法题总觉得挫败，或调硬件总出 bug）让你抵触，就暂时排除，不用强迫自己 “应该喜欢”。

关键心态：“方向不是选出来的，是‘做出来’的”

计科很多方向的边界本身就模糊（比如 “后端开发” 也可能需要处理数据，“数据分析” 也需要写代码），前期不用追求 “一步到位定方向”。先把基础打牢，再通过 1-2 个低成本试错找到 “不排斥且能出成果” 的领域，后续随着学习、实习的深入，方向会自然清晰 —— 比 “纠结选哪个” 更重要的是 “先动起来，在做的过程中调整”。

【我感到每个具体要学会都比较难，用ai coding不能了解到每个技术的难度】

你的感受非常真实 —— 任何技术的 “学会” 都必然经历从 “陌生到熟练” 的爬坡过程，而 AI coding 工具（如代码生成、自动补全）更多是 “加速实现” 的工具，很难替代你亲身体验技术的复杂度和细节难点。这就像用导航软件开车，它能告诉你路线，但方向盘的手感、刹车的时机，还得自己练才能掌握。

为什么 “每个具体技术都觉得难”？本质是 “抽象概念落地难”

技术的 “难” 往往不在 “知道名字”，而在这三个层面（AI 很难帮你完整感受）：

细节坑：比如学 Python 字典时，知道get()方法能取键值很简单，但实际用的时候才会发现 “默认值设成可变对象会踩坑”（如d.get(key, [])多次调用会共享列表）—— 这些细节只有自己写代码报错、调试时才会深刻理解。
场景适配：比如学 Spark 的reduce()方法，看文档知道是 “聚合”，但实际处理 “空值数据”“非数值类型” 时，怎么设计聚合函数才不报错？怎么优化性能？这些需要结合具体业务场景试错才能掌握。
底层逻辑串联：比如学分布式框架，知道 “拆分任务” 很简单，但为什么要这么拆？网络延迟、数据倾斜这些问题怎么影响结果？这些需要结合操作系统、计算机网络的知识才能想透，AI 只能给你代码，给不了这种 “知识串联” 的思考过程。

AI coding 能帮什么？不能帮什么？（分清工具的边界）

能帮的：减少 “重复劳动”（如生成基础代码模板、查 API 语法）、快速验证 “可行性”（比如想试试 Spark 的某个功能，AI 能生成示例代码让你快速跑通）。
不能帮的：
- 替代你理解 “为什么这么写”（比如 AI 生成了sc.parallelize()，但你可能不知道 “并行化” 到底解决了什么问题）；
- 帮你应对 “意外情况”（比如代码运行时报错 “内存不足”，AI 可能给不出针对性解决方案，因为它不知道你的数据规模、硬件环境）；
- 建立 “技术直觉”（比如什么时候该用map()，什么时候该用flatMap()，这种判断需要大量实践积累）。

怎么在 “用 AI 辅助” 的同时，真正感知技术难度并学会？

把 AI 生成的代码当 “参考答案”，而非 “最终答案”
比如 AI 生成了一段 Spark 聚合代码，你可以故意改几个参数（如把reduceByKey换成groupByKey），观察运行结果和性能变化 —— 通过 “破坏式实验” 感受不同方法的差异和适用场景。
逼自己 “拆解问题”，再让 AI 辅助 “实现步骤”
比如想做 “用 Spark 统计用户消费”，先自己拆解步骤：“读取数据→清洗格式→按用户分组→求和”，每一步先想 “如果不用 AI，我会怎么写”，再用 AI 生成代码对比 —— 这个 “先主动思考再验证” 的过程，能帮你感知每个步骤的难点（比如 “清洗格式” 时可能遇到非数字字符，这就是实际开发的坑）。
接受 “慢起步”，用 “最小可用案例” 积累信心
不用一开始就追求 “精通”，比如学 Spark，先跑通 “用 2 台本地虚拟机构成的伪分布式环境”，处理 100 条测试数据，感受 “数据拆分→并行计算” 的过程 —— 从小案例中获得 “可控的难度体验”，再逐步放大数据量、增加复杂度。

其实，“觉得难” 反而是好事 —— 说明你在接触真正有价值的技术（如果什么都一学就会，可能只是在重复已知内容）。AI 可以帮你 “跨过一些坎”，但那些需要你亲自踩的坑、亲自调试的错，恰恰是形成 “技术壁垒” 的关键。慢慢来，每解决一个具体问题，对 “难度” 的掌控力就会强一分～

【所以在这种情况下我应该怎么多多科普一下自己专业知识面，然后确定系统的方向？】

在 “觉得技术难” 且需要兼顾 “科普知识面” 和 “确定方向” 的情况下，核心策略是用 “分层输入” 拓宽认知，用 “小闭环实践” 验证兴趣—— 先通过低门槛方式建立对各方向的 “全局印象”，再聚焦 1-2 个点深入试错，避免 “广而不深” 或 “深而无趣”。

第一步：用 “分层科普” 拓宽专业认知，先 “知道全貌” 再 “选局部”

计科专业方向多、技术杂，直接啃深教程容易劝退，不如先通过 “轻量级输入” 建立 “知识地图”，知道每个方向 “做什么、用什么技术、解决什么问题”，再判断是否值得深入。推荐按以下优先级获取信息：

1. 第一层：“方向扫盲”—— 快速了解 “每个领域到底是干嘛的”

目标：1-2 小时搞懂一个方向的核心场景，不用碰具体技术细节。

推荐渠道：
- 视频：B 站 “技术科普类” UP 主（如 “李沐老师” 讲 AI、“黑马程序员” 讲开发方向概览）、YouTube “CS Dojo” 等，看 10-20 分钟的 “XX 方向入门科普”，重点关注 “日常工作内容”（如后端开发是不是天天写接口？数据分析是不是天天洗数据？）。
- 文章：掘金 / InfoQ 的 “XX 方向学习路线”（只看 “方向介绍” 部分，跳过具体技术栈清单）、知乎 “计算机专业各方向有什么区别” 的高赞回答。
关键动作：看完后花 3 分钟写 2 句话总结（如 “嵌入式开发：给硬件写程序，比如智能手表的系统，需要懂 C 语言和电路基础”），避免 “看过就忘”。

2. 第二层：“技术关联”—— 知道 “方向和技术的对应关系”

目标：搞懂 “某个方向下，核心技术是用来解决什么具体问题的”，建立 “技术→场景” 的连接（这是 AI 无法帮你建立的 “全局感”）。

举例：
如果你对 “后端开发” 感兴趣，就搞懂：
- 为什么需要 “SpringBoot”？—— 因为不用自己写大量配置，能快速搭后端服务；
- 为什么需要 “Redis”？—— 因为数据库查数据慢，用它存高频数据能提速；
- 这些技术不是 “孤立存在” 的，而是共同解决 “让后端服务跑起来、跑快点” 的问题。
推荐方式：找一张 “方向技术栈图谱”（如 “后端开发技术栈”），对着图谱逐个问自己 “这个技术是干嘛的？没有它会有什么麻烦？”，答不上来就去搜 10 分钟短科普（不用深学）。

第二步：用 “小闭环实践” 验证难度与兴趣，避免 “纸上谈兵”

科普只能帮你 “知道方向”，但技术的 “真实难度” 和 “你是否真的喜欢”，必须通过 “动手做最小案例” 来验证 —— 重点不是 “做好”，而是 “体验过程中的难点”，判断自己是否愿意克服。

1. 设计 “1-3 天能完成” 的最小实践（降低门槛）

每个方向选一个 “最核心、最基础” 的场景，只学 “完成这个场景必需的技术”，不贪多。比如：

方向	最小实践案例	需学的核心技术（仅 2-3 个）	体验难点（AI 帮不了的）
后端开发	写一个 “接收请求、返回 Hello” 的接口	Python+Flask（或 Java+SpringBoot）	环境配置报错、接口调不通时的调试逻辑
数据分析	统计 Excel 里 “某列的平均值”	Python+Pandas	数据格式不匹配、NaN 值处理
嵌入式开发	让树莓派的 LED 灯 “亮 1 秒灭 1 秒”	C 语言 + WiringPi 库	硬件接线错误、代码烧录失败

2. 实践时强制 “慢下来”，主动感受技术难点

不要依赖 AI 直接生成完整代码，而是分步骤 “自己先想、再用 AI 辅助”，重点关注这 2 个问题：

“这个步骤，我为什么要这么做？”：比如用 Flask 写接口时，为什么要写@app.route('/')？不写会怎么样？（哪怕 AI 生成了，也要去查 1 分钟文档搞懂）；
“报错时，我能独立定位原因吗？”：比如运行代码时报 “ModuleNotFoundError”，先自己想 “是不是没装库？”，尝试用pip install解决，而不是直接让 AI 给解决方案 —— 这个 “定位→解决” 的过程，正是感知技术难度、积累经验的关键。

3. 实践后做 “兴趣 / 难度评估”，筛选方向

完成最小实践后，花 5 分钟填一张 “简单评估表”，帮自己理性筛选：

评估维度	是 / 否 / 一般	具体感受（示例）
做的时候不觉得 “煎熬”	是	调接口花了 1 小时，但成功时很开心
愿意花时间解决 “小问题”	是	为了装库查了 3 篇文章，不觉得烦
想到 “未来做类似工作” 不排斥	是	觉得写接口比处理数据有意思

如果某方向的 3 个维度大多是 “是”，说明你对它的 “耐受度” 更高，后续深入学的动力会更强；如果大多是 “否”，哪怕技术再热门，也可以暂时排除。

第三步：用 “渐进式学习” 替代 “一次性学会”，降低 “难” 的压迫感

技术的 “难” 往往来自 “想一次性掌握所有细节”，比如学 SpringBoot 时，刚懂 “怎么搭接口”，就想同时学会 “数据库连接、权限控制”，自然会觉得难。正确的做法是 “拆成最小知识点，逐个攻克”：

先学 “能用的最小范围”：比如学 Pandas，先只学 “读取 Excel”“计算平均值” 2 个功能，能用就行，不用管 “高级筛选、数据透视表”；
在 “用熟一个” 后，再扩展下一个：等 “计算平均值” 用得很顺了，再学 “处理 NaN 值”，每次只增加一个 “小知识点”，循序渐进；
用 “重复场景” 巩固：比如学会写简单接口后，再写一个 “接收用户姓名、返回问候语” 的接口 —— 用类似场景重复练习，把 “难” 的知识点变成 “肌肉记忆”。