Spark Java入门例子：Spark Java编程操作

关于Spark框架，在入门的理论阶段，我们知道了Spark支持多种语言，提供高级API接口，可以通过Java、Python以及自身的Scala编程语言，都能实现Spark编程。那么在实际开发工作当中，Spark Java编程操作实际如何呢？今天我们来为大家分享几个Spark Java入门例子。

其实说起Java，作为技术领域存在二十几年的一门语言，基础是非常扎实的。并且，从很多大数据工具、组件来看，我们也能发现，很多都是支持Java语言的，大数据工具的某些核心模块是用Java编写的，比如说大数据处理的另一个框架平台Hadoop，也通过Java来编程。


为什么大多数开源大数据工具都是基于Java来开发呢？这是因为Java的根源在开源社区中根基很深，大量的Java代码是公开可用的，可以省去一部分的工作量，直接用现成的，有什么不好呢？

所以作为Apache旗下顶级开源项目之一的Spark，同样也继承了开源的Java基因。Spark框架的基础编程语言是Scala，Java是Apache Spark堆栈的构建块，并且其所有产品都完全支持Java。Apache Spark堆栈具有广泛的Java API。

在Spark框架当中，为Java开发人员提供了可以轻松接入的 API，帮助开发人员能够便捷地进行Spark程序编写。Spark核心RDD框架及其功能、Spark SQL代码、Spark流代码、Spark MLlib算法、Spark GraphX库等等这些程序框架，都支持Java API接口。

Spark的工作原理，从计算模型上其实是继承了Hadoop的MapReduce框架，但是支持更多的算法操作。Spark坚持RDD（弹性分布式数据集）的概念，将基于Spark集群的操作，都转换为抽象的RDD，在内存上进行计算处理。

Spark用于大型ETL（提取，转换和加载）操作，预测分析和报告应用程序中。Spark程序将执行以下操作：它将一些数据加载到RDD中；对数据执行转换以使其兼容处理您的操作；跨会话缓存可重用数据（通过使用persist）；对数据执行一些现成的或自定义的操作。

以上就是Spark Java编程操作关于Spark Java入门例子的一些介绍了。Spark提供高级API接口，支持Java语言编程，这得益于Apache开源社区的基因，同时也因为具备这样的条件，所以对Java开发人员也非常友好。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班每月开班中，更多详情可联系客服了解！