spark架构设计与编程模型是怎样的

# Spark架构设计与编程模型是怎样的

Apache Spark作为新一代分布式计算框架，其架构设计和编程模型是其高效处理大规模数据的核心。

## 一、架构设计
Spark采用**主从架构**，核心组件包括：
1. **Driver**：负责解析应用代码，生成DAG图并调度任务
2. **Cluster Manager**：资源管理（支持Standalone/YARN/Mesos）
3. **Executor**：在工作节点上执行具体任务
4. **分布式存储**：支持HDFS/HBase/S3等多种数据源

特色设计：
- **内存计算**：RDD数据优先驻留内存
- **DAG调度器**：将作业转化为有向无环图优化执行
- **容错机制**：通过Lineage信息实现数据重建

## 二、编程模型
提供多语言API支持：
```python
# Python示例
df = spark.read.json("data.json")
df.groupBy("age").count().show()

核心抽象： 1. RDD：不可变分布式数据集（基础抽象） 2. DataFrame/Dataset：结构化数据抽象 3. DStream：流式计算抽象

执行模式： - 批处理（Spark Core） - 流处理（Spark Streaming） - 交互式查询（Spark SQL） - 机器学习（MLlib）

通过弹性分布式数据集和惰性求值机制，Spark实现了高效的数据处理流水线。 “`

（注：实际字数约300字，可根据需要调整细节）