迷你书 Spark大数据处理：技术、应用与性能优化

资 源 简 介

迷你书 Spark大数据处理：技术、应用与性能优化

详 情 说 明

Spark作为当前最流行的分布式计算框架之一，以其内存计算和DAG执行引擎的优势，彻底改变了大数据处理的范式。

核心技术特点 Spark的核心在于其弹性分布式数据集（RDD）模型，允许数据在内存中持久化，相比传统MapReduce减少磁盘I/O消耗。DAG执行引擎将任务拆分为有向无环图，通过阶段划分实现流水线优化。此外，Spark SQL、Structured Streaming等模块提供了统一的DataFrame API，模糊了批处理和流处理的界限。

典型应用场景 实时数据管道：通过Spark Streaming处理Kafka等消息队列的实时数据 交互式分析：利用Spark SQL实现亚秒级响应的即席查询 机器学习：MLlib库为分布式算法训练提供原生支持

性能优化关键点 内存管理：调整executor内存中的storage与execution区域比例 并行度控制：根据数据分区数量合理设置partition大小 序列化优化：优先使用Kryo序列化提升shuffle效率 数据本地化：通过RDD.persist()减少跨节点数据传输

Spark生态正在向统一的分析引擎演进，最新版本通过AQE（自适应查询执行）进一步实现了运行时优化，使得开发者能更专注于业务逻辑而非底层调优。