Spark编程基础：Spark编程入门

在市面上的诸多大数据处理框架上，Spark是一定占有一席之地的，作为大数据行业的从业人员，掌握Spark框架是必须的，能够搭建环境、能够熟练编程代码，这是企业招聘的基础门槛。那么今天我们就来为大家分享一些Spark编程基础，看看Spark编程如何入门。

当然，在Spark编程之前，我们需要先了解Spark的编程语言，Spark支持多种语言编程，包括Java、Python以及自身框架的编程语言Scala，原则上来说，这三者都能实现编程，但是在实际操作当中，Scala仍然是最佳选择。


Spark编程基础，首先需要掌握的第一点，是Spark的编程模型。

这里又不得不提到Hadoop，Spark在一定程度上来说继承了Hadoop的优势，也就是MapReduce计算引擎，但是又在其基础之上做了改良。同样是分布式计算，MapReduce基于磁盘进行运算，Spark基于内存进行运算，在实际的计算任务当中，Spark因为没有分布式文件系统，因此还需要HDFS的协助。

Spark处理数据，是基于已经进行分布式存储的数据来进行的，这个任务依靠于HDFS，而Spark的重点落在计算性能的提升上，以接近“实时”的频率完成数据计算任务。

学习Spark编程基础，就是学习如何用Spark实现流数据处理的过程。

1.Spark通用基础

包括spark栈、spark运行架构、计算模式、集群开发、平台搭建等必要技能。

2.Spark Core核心RDD

Spark Core包含Spark的基本功能，如任务调度，内存管理，容错机制等。并在内部定义了RDD（弹性分布式数据结构），通过提供的API创建和操作RDD，为其他组件提供底层服务。

3.核心组件Spark SQL

这是Spark中处理结构化数据的核心组件。像Hive SQL，MySQL一样，用来做报表统计。

4.核心组件Spark Streaming

是数据流处理的核心组件，通过提供的API来实现。通常从Kafka接收数据做实时统计。

掌握Spark编程基础，是Spark入门学习的第一步，在大数据开发应用的岗位之上，Spark计算框架是核心技术之一，掌握好Spark，才能更好地解决工作当中遇到的各种问题。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！