众所周知，教学文档总该以理论部分作为开篇，于是我们这篇Spark专题同样会以一堆理论和专有名词开始，笔者会尽可能的让专业词汇通俗易懂
第一部分：Spark 核心概述
Spark 是什么？
1. 大数据时代的"超级赛车"
举个例子，你有一个巨大的图书馆（HDFS），里面有数百万本书（数据）。你需要找出所有提到"人工智能"的书籍并统计次数。
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传统方式（MapReduce）：你雇佣一群人，每人拿几本书，找到关键词后记录下来，然后把所有记录交给一个人汇总。这个过程需要反复往返图书馆书架（磁盘IO），速度较慢。
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Spark 方式：你给每个人一个神奇的书架（内存），他们可以一次性拿多本书放在手边，快速查找并记录，大大减少了往返时间。
Spark 就是一个基于内存计算的分布式大数据处理引擎，它比传统的 MapReduce 快 10-100 倍！
2. Spark 的四大特性
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速度快
- 内存计算：减少磁盘 I/O，中间结果保存在内存中
- 查询优化：先进的查询优化器和代码生成器
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易用性
- 多语言支持：Java, Scala, Python, R
- 高级 API：只需要关注"做什么"，而不是"怎么做"
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通用性
- Spark 生态系统提供一站式解决方案：
- 兼容性
- 多种数据源：HDFS, HBase, Cassandra, S3, Local FS…
- 多种部署模式：Standalone, YARN, Kubernetes, Mesos
3. Spark 的核心架构
核心组件解析：
- Driver：大脑，负责协调整个作业的执行
- Cluster Manager：资源调度员，负责分配计算资源
- Worker Node：干活的工作人员，每个节点可以运行一个或多个 Executor
- Executor：工作进程，负责执行具体的计算任务
- Task：最小工作单元，处理一个数据分区的计算
4. Spark 与 Hadoop 的关系
Spark 不是要取代 Hadoop，而是增强它！常见的搭配是：
- 存储：Hadoop HDFS（经济可靠的大规模存储）
- 计算：Spark（高速内存计算）
- 资源管理：Hadoop YARN（高效的资源调度）
5. 处理流程对比
6. 为什么要学习 Spark？
- 行业标准：大多数大数据岗位要求掌握 Spark
- 处理能力：能够处理 PB 级别数据
- 灵活性：支持批处理、流处理、机器学习和图计算
- 生态系统：丰富的库和活跃的社区支持
- 职业发展：掌握 Spark 是大数据工程师的核心技能
其实简单来说，可以看看招聘软件上对数据工程师的要求，大多会提到spark，所以咱的目标很明确，可恶，这里不能发表情包，不然有很多合适的表情包可以放在这
代码示例：创建一个简单的 Spark 应用
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession - 所有 Spark 功能的入口点
spark = SparkSession.builder \.appName("MyFirstSparkApp") \ # 设置应用名称.config("spark.executor.memory", "2g") \ # 配置执行器内存.getOrCreate() # 获取或创建会话# 打印 Spark 版本信息
print(f"Spark version: {spark.version}")# 创建一个简单的数据集
data = [("Alice", 28), ("Bob", 35), ("Charlie", 42)]
columns = ["Name", "Age"]# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, columns)# 展示数据
df.show()# 执行简单查询
df.filter(df.Age > 30).show()# 停止 SparkSession
spark.stop()
输出结果：
Spark version: 3.3.0
+-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Alice| 28|
| Bob| 35|
|Charlie| 42|
+-------+---++-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Bob| 35|
|Charlie| 42|
+-------+---+
只是用python举个例子，不会python也不影响，毕竟实际工作中，应该会有界面化的软件让你直接写sql，但我不想使用公司的软件写博客，就只能用python凑合了
--路由和变量)
