spark架构设计模式，spark的架构和核心思想

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Spark核心-RDD

1、RDD是Spark框架中的核心概念。可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。

2、RDD是Spark中的数据抽象，全称弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets）。RDD可以理解为将一个大的数据集合以分布式的形式保存在集群服务器的内存中。RDD是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。

3、RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant & in parallel。首先，容错性是RDD的一个重要特性；其次，它是并行计算的数据。

4、在极客时间的吴磊老师的《零基础入门Spark》课程中，我发现了对RDD理解的绝佳教程。它就像一个加工薯片的过程，将抽象的概念化为具体操作。RDD可以被视作分布式计算环境中的数据集容器，它抽象了内存和磁盘上的所有数据单元。让我们通过对比来更清晰地理解RDD。

5、对于SparkRDD（弹性分布式数据集），以下是关于SparkRDD的一些常见说法，您可以判断哪个说法是不正确的：RDD是Spark中最基本的数据抽象和计算模型之一。它是一个不可变的分布式对象集合，可以直接跨越多个节点进行并行计算，是Spark分布式计算的核心模块。

6、HadoopRDD是读取hdfs文件的rdd。HadoopRDD使用的是MapReduce API。spark.sparkContext.textFile( hdfs：//user/local/admin.text ) 中textFile是读取hdfs文件的方法。其中会调用HadoopRDD。textFile 是从HDFS分布式文件系统的所有节点上读取数据，返回Strings的RDD。

Spark内存管理详解(下)——内存管理

1、Spark的存储内存和执行内存有着截然不同的管理方式：对于存储内存来说，Spark用一个LinkedHashMap来集中管理所有的Block，Block由需要缓存的RDD的Partition转化而成；而对于执行内存，Spark用AppendOnlyMap来存储Shuffle过程中的数据，在Tungsten排序中甚至抽象成为页式内存管理，开辟了全新的JVM内存管理机制。

2、Spark 6 之后默认为统一管理（UnifiedMemoryManager）方式，6 之前采用的静态管理（StaticMemoryManager）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode=true 参数启用静态内存管理方式。下面我们介绍下两种内存管理模型的进化。

3、默认申请的堆外内存是Executor内存的10%。②shuffle后内存溢出 reduce task去map一边拉取数据，一边聚合。

4、以下是一些常用的内存管理和自动释放的技巧：使用ARC技术ARC全称为AutomaticReferenceCounting，是一种由编译器自动管理内存的技术。ARC能够自动计算对象的引用计数，当一个对象没有任何引用时，就会自动释放该对象所占用的内存。使用ARC可以减轻iOS开发者的内存管理负担，提高程序的效率和稳定性。

5、操作系统对内存的划分和动态分配，就是内存管理的概念。有效的内存管理在多道程序设计中非常重要，不仅方便用户使用存储器、提高内存利用率，还可以通过虚拟技术从逻辑上扩充存储器。

五种大数据处理架构

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存... 五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。

3、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

4、数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。02 流式架构在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

5、批处理+流处理在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。

6、Storm Storm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

关于spark架构设计模式和spark的架构和核心思想的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。