清华大学大数据实战课程(PPT课件含习题，32页)第5章：内存大数据计算框架(Hadoop、Hbase、Hive、Spark)

简介：
本课程PPT详细讲解了内存大数据计算框架的核心概念与应用实践，涵盖Hadoop、HBase、Hive及Spark等主流技术，并提供配套习题。共32页。 《清华大学精品大数据实战课程》是一门专注于大数据处理领域的高级课程，涵盖了Hadoop、HBase、Hive以及Spark等一系列关键技术。本章主要探讨内存计算框架——Spark，在提升数据处理效率与性能方面的作用。 Spark的核心概念包括RDD（弹性分布式数据集）、DAG（有向无环图）和Spark SQL等。其中，RDD作为最基础的数据抽象不可变且分区化，并能够进行并行操作；支持转换及行动两种主要操作：前者创建新的RDD实例而后者触发计算返回结果。 DAG是Spark执行计划的基础，表示任务的顺序与依赖关系。通过宽窄依赖优化处理流程以实现高效数据局部性，从而提高整体性能表现。 Spark SQL模块允许用户使用SQL查询结构化数据或者利用DataFrame和DataSet API进行编程操作；提供类似SQL的操作能力，并且支持跨多种数据源如HDFS、Cassandra等的分布式集合管理。此外，还提供了丰富的API接口以实现强类型及优化执行计划功能，帮助开发者更高效地处理结构化信息。 Spark Streaming用于实时数据分析场景中，采用微批处理技术将连续的数据流划分为小批量块进行计算；同时支持多种机器学习算法如分类、回归等的模型训练与预测任务。此外，在Hadoop生态系统中的位置使得它能够充分利用HDFS存储资源，并与其他组件如HBase和Hive无缝集成。 本章课程详细讲解Spark架构设计、API应用技巧以及性能优化策略，帮助学员掌握如何在实际项目中利用Spark进行高效的大数据处理工作；通过练习进一步巩固理论知识并提升解决问题的能力。