大数据Spark开发：Spark开发编程要点
作者：张老师 浏览次数： 2020-02-19 15:16
随着Spark框架成为越来越多的企业的选择，大数据开发工程师们对于大数据Spark开发的掌握也就成为普遍的技能要求。作为大数据技术开发人员，在Spark开发编程上，一方面要有扎实的理论基础，另一方面还要进行实战练习。下面就为大家分享大数据Spark开发编程方面的知识要点。
从理论上来说，Spark在编程上继承了Hadoop的map－reduce计算框架，并在其基础之上进行了改良。
Spark基于内存操作，有向无环图DAG的方式执行作业，shuffle的改进，作业失败后从前面某一步而不是第一步开始重新执行作业等等，让Spark的运行速度相对Hadoop有几十倍甚至百倍的提升。
并且，Spark还提供更多的计算模型，不仅限于map和reduce，使得Spark你能够支持更多场景的应用作业。
Spark的数据模型抽象为RDD，弹性分布式数据集，RDD包含transformation和action两种算子，但是，一个RDD连续的transformation算子个数有限制，不然调用堆栈会溢出。解决办法可以在中间某个transformation算子之前执行一次checkpoint，或者插入某个简单的action算子，比如first或take。
派生算子类Function系列，必须定义成static函数的内部类或匿名类，要么必须定义成函数外部的static类，不然，运行时会报错。
HiveContext和SQLContext不可混用，也就是一个类对象如果是用HiveContext创建的，那么它不可用SQLContext来执行SQL操作，反之亦然。
一个类对象将用于Hive或SQL操作，该类必须是public static的，且实现Serializable，该类各个成员变量必须有set／get方法（应该用到了类Java的反射机制，其实set如果不需要也可以不用写），并且，get方法的函数名有要求，比如一个类有成员变量名为abcd，则其对应函数名必须为getAbcd，不然，运行时会报找不到该表列名错误。
以上就是关于大数据Spark开发给大家分享的一些编程知识要点。Spark在编程方面可支持多种语言，Java、Scala、Python等，但是不管基于何种语言编程，都需要在理论扎实的情况下，多多进行实战练习，牢牢掌握。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据开发培训，2020春季班正在招生中，余位不多，详情可联系客服了解！
从理论上来说，Spark在编程上继承了Hadoop的map－reduce计算框架，并在其基础之上进行了改良。
Spark基于内存操作，有向无环图DAG的方式执行作业，shuffle的改进，作业失败后从前面某一步而不是第一步开始重新执行作业等等，让Spark的运行速度相对Hadoop有几十倍甚至百倍的提升。
并且，Spark还提供更多的计算模型，不仅限于map和reduce，使得Spark你能够支持更多场景的应用作业。
Spark的数据模型抽象为RDD，弹性分布式数据集，RDD包含transformation和action两种算子，但是，一个RDD连续的transformation算子个数有限制，不然调用堆栈会溢出。解决办法可以在中间某个transformation算子之前执行一次checkpoint，或者插入某个简单的action算子，比如first或take。
派生算子类Function系列，必须定义成static函数的内部类或匿名类，要么必须定义成函数外部的static类，不然，运行时会报错。
HiveContext和SQLContext不可混用，也就是一个类对象如果是用HiveContext创建的，那么它不可用SQLContext来执行SQL操作，反之亦然。
一个类对象将用于Hive或SQL操作，该类必须是public static的，且实现Serializable，该类各个成员变量必须有set／get方法（应该用到了类Java的反射机制，其实set如果不需要也可以不用写），并且，get方法的函数名有要求，比如一个类有成员变量名为abcd，则其对应函数名必须为getAbcd，不然，运行时会报找不到该表列名错误。
以上就是关于大数据Spark开发给大家分享的一些编程知识要点。Spark在编程方面可支持多种语言，Java、Scala、Python等，但是不管基于何种语言编程，都需要在理论扎实的情况下，多多进行实战练习，牢牢掌握。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据开发培训，2020春季班正在招生中，余位不多，详情可联系客服了解！
