基于Spark的数据分析实践

本文摘要：刊登本文须要标明原文：微信公众号EAWorld，违者必究。章节：Spark是在糅合了MapReduce之上发展而来的，承继了其分布式并行计算的优点并改良了MapReduce显著的缺失。Spark主要包括了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件。

刊登本文须要标明原文：微信公众号EAWorld，违者必究。章节：Spark是在糅合了MapReduce之上发展而来的，承继了其分布式并行计算的优点并改良了MapReduce显著的缺失。Spark主要包括了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件。本文主要分析了SparkRDD以及RDD作为研发的不足之处，讲解了SparkSQL对有数的少见数据系统的操作方法，以及重点讲解了普元在众多数据研发项目中总结的基于SparkSQLFlow研发框架。

目录：一、SparkRDD二、基于SparkRDD数据研发的严重不足三、SparkSQL四、SparkSQLFlow一、SparkRDDRDD（ResilientDistributedDataset）叫作弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不能逆、可分区、元素可并行计算的子集。RDD具备数据流模型的特点：自动容错、方位感官性调度和可伸缩性。

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