眾所周知，教學文檔總該以理論部分作為開篇，于是我們這篇Spark專題同樣會以一堆理論和專有名詞開始，筆者會盡可能的讓專業詞匯通俗易懂
第一部分：Spark 核心概述
Spark 是什么？
1. 大數據時代的"超級賽車"
舉個例子，你有一個巨大的圖書館（HDFS），里面有數百萬本書（數據）。你需要找出所有提到"人工智能"的書籍并統計次數。
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傳統方式（MapReduce）：你雇傭一群人，每人拿幾本書，找到關鍵詞后記錄下來，然后把所有記錄交給一個人匯總。這個過程需要反復往返圖書館書架（磁盤IO），速度較慢。
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Spark 方式：你給每個人一個神奇的書架（內存），他們可以一次性拿多本書放在手邊，快速查找并記錄，大大減少了往返時間。
Spark 就是一個基于內存計算的分布式大數據處理引擎，它比傳統的 MapReduce 快 10-100 倍！
2. Spark 的四大特性
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速度快
- 內存計算：減少磁盤 I/O，中間結果保存在內存中
- 查詢優化：先進的查詢優化器和代碼生成器
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易用性
- 多語言支持：Java, Scala, Python, R
- 高級 API：只需要關注"做什么"，而不是"怎么做"
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通用性
- Spark 生態系統提供一站式解決方案：
- 兼容性
- 多種數據源：HDFS, HBase, Cassandra, S3, Local FS…
- 多種部署模式：Standalone, YARN, Kubernetes, Mesos
3. Spark 的核心架構
核心組件解析：
- Driver：大腦，負責協調整個作業的執行
- Cluster Manager：資源調度員，負責分配計算資源
- Worker Node：干活的工作人員，每個節點可以運行一個或多個 Executor
- Executor：工作進程，負責執行具體的計算任務
- Task：最小工作單元，處理一個數據分區的計算
4. Spark 與 Hadoop 的關系
Spark 不是要取代 Hadoop，而是增強它！常見的搭配是：
- 存儲：Hadoop HDFS（經濟可靠的大規模存儲）
- 計算：Spark（高速內存計算）
- 資源管理：Hadoop YARN（高效的資源調度）
5. 處理流程對比
6. 為什么要學習 Spark？
- 行業標準：大多數大數據崗位要求掌握 Spark
- 處理能力：能夠處理 PB 級別數據
- 靈活性：支持批處理、流處理、機器學習和圖計算
- 生態系統：豐富的庫和活躍的社區支持
- 職業發展：掌握 Spark 是大數據工程師的核心技能
其實簡單來說，可以看看招聘軟件上對數據工程師的要求，大多會提到spark，所以咱的目標很明確，可惡，這里不能發表情包，不然有很多合適的表情包可以放在這
代碼示例：創建一個簡單的 Spark 應用
# 導入必要的庫
from pyspark.sql import SparkSession# 創建 SparkSession - 所有 Spark 功能的入口點
spark = SparkSession.builder \.appName("MyFirstSparkApp") \ # 設置應用名稱.config("spark.executor.memory", "2g") \ # 配置執行器內存.getOrCreate() # 獲取或創建會話# 打印 Spark 版本信息
print(f"Spark version: {spark.version}")# 創建一個簡單的數據集
data = [("Alice", 28), ("Bob", 35), ("Charlie", 42)]
columns = ["Name", "Age"]# 創建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, columns)# 展示數據
df.show()# 執行簡單查詢
df.filter(df.Age > 30).show()# 停止 SparkSession
spark.stop()
輸出結果：
Spark version: 3.3.0
+-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Alice| 28|
| Bob| 35|
|Charlie| 42|
+-------+---++-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Bob| 35|
|Charlie| 42|
+-------+---+
只是用python舉個例子，不會python也不影響，畢竟實際工作中，應該會有界面化的軟件讓你直接寫sql，但我不想使用公司的軟件寫博客，就只能用python湊合了
--路由和變量)
