spark继承了什么分布式的特点？

一、spark继承了什么分布式的特点？

spark继承了maoreduce分布式的特点。

Spark作为分布式计算引擎的一颗璀璨之星，继承了MapReduce分布式并行计算的优点，并改进了MapReduce明显的缺陷。它使用一种面向对象、函数式编程语言Scala来实现，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有运行速度快、易用性好、通用性强、兼容性好等诸多优点。

二、spark怎么实现对hbase分布式计算？

sparksql就是shark，也就是sqlonspark。如果没记错的话，shark的开发利用了hive的api，所以支持读取hbase。而且spark的数据类型兼容范围大于hadoop，并且包含了hadoop所支持的任何数据类型。

三、什么是Hadoop分布式文件系统？

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。

四、分布式文件系统的NFS介绍？

你好，我是【不否答题】，很高兴为你解答。 （NFS）（Network File System）是个分布式的客户机/服务器文件系统。NFS的实质在于用户间计算机的共享。用户可以联结到共享计算机并像访问本地硬盘一样访问共享计算机上的文件。管理员可以建立远程系统上文件的访问，以至于用户感觉不到他们是在访问远程文件。NFS是个到处可用和广泛实现的开放式系统。 允许用户象访问本地文件一样访问其他系统上的文件。提供对无盘工作站的支持以降低网络开销。简化应用程序对远程文件的访问使得不需要因访问这些文件而调用特殊的过程。使用一次一个服务请求以使系统能从已崩溃的服务器或工作站上恢复。采用安全措施保护文件免遭偷窃与破坏。使NFS协议可移植和简单，以便它们能在许多不同计算机上实现，包括低档的PC机。大型计算机、小型计算机和文件服务器运行NFS时，都为多个用户提供了一个文件存储区。工作站只需要运行TCP/IP协议来访问这些系统和位于NFS存储区内的文件。工作站上的NFS通常由TCP/IP软件支持。对DOS用户，一个远程NFS文件存储区看起来是另一个磁盘驱动器盘符。对Macintosh用户，远程NFS文件存储区就是一个图标。 服务器目录共享 服务器广播或通知正在共享的目录，一个共享目录通常叫做出版或出口目录。有关共享目录和谁可访问它们的信息放在一个文件中，由操作系统启动时读取。客户机访问 在共享目录上建立一种链接和访问文件的过程叫做装联(mounting)，用户将网络用作一条通信链路来访问远程文件系统。NFS的一个重要组成是虚拟文件系统(VFS)，它是应用程序与低层文件系统间的接口。 close文件关闭操作create 文件生成操作fsync将改变保存到文件中getattr 取文件属性link 用另一个名字访问一个文件lookup 读目录项mkdir建立新目录open 文件打开操作rdwr 文件读写操作remove 删除一个文件rename 文件改名rmdir删除一目录setattr 设置文件属性 Andrew File System(AFS)Andrew文件系统(AFS)AFS是专门为在大型分布式环境中提供可靠的文件服务而设计的。它通过基于单元的结构生成一种可管理的分布式环境。一个单元是某个独立区域中文件服务器和客户机系统的集合，这个独立区域由特定的机构管理。通常代表一个组织的计算资源。用户可以和同一单元中其他用户方便地共享信息，他们也可以和其他单元内的用户共享信息，这取决于那些单元中的机构所授予的访问权限。文件服务器进程 这个进程响应客户工作站对文件服务的请求，维护目录结构，监控文件和目录状态信息，检查用户的访问。基本监察(BOS)服务器进程 这个进程运行于有BOS设定的服务器。它监控和管理运行其他服务的进程并可自动重启服务器进程，而不需人工帮助。卷宗服务器进程 此进程处理与卷宗有关的文件系统操作，如卷宗生成、移动、复制、备份和恢复。卷宗定位服务器进程 该进程提供了对文件卷宗的位置透明性。即使卷宗被移动了，用户也能访问它而不需要知道卷宗移动了。鉴别服务器进程 此进程通过授权和相互鉴别提供网络安全性。用一个“鉴别服务器”维护一个存有口令和加密密钥的鉴别数据库，此系统是基于Kerberos的。保护服务器进程 此进程基于一个保护数据库中的访问信息，使用户和组获得对文件服务的访问权。更新服务器进程 此进程将AFS的更新和任何配置文件传播到所有AFS服务器。AFS还配有一套用于差错处理，系统备份和AFS分布式文件系统管理的实用工具程序。例如，SCOUT定期探查和收集AFS文件服务器的信息。信息在给定格式的屏幕上提供给管理员。设置多种阈值向管理者报告一些将发生的问题，如磁盘空间将用完等。另一个工具是USS，可创建基于带有字段常量模板的用户帐户。Ubik提供数据库复制和同步服务。一个复制的数据库是一个其信息放于多个位置的系统以便于本地用户更方便地访问这些数据信息。同步机制保证所有数据库的信息是一致的。更多专业的科普知识，欢迎关注我。如果喜欢我的回答，也请给我赞或转发，你们的鼓励，是支持我写下去的动力，谢谢大家。

五、spark继承了什么分布式计算的优点？

spark作为分布式计算引擎的一颗璀璨之星,继承了MapReduce分布式并行计算的优点,并改进了MapReduce明显的缺陷。

它使用一种面向对象、函数式编程语言Scala来实现,能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集,具有运行速度快、易用性好、通用性强、兼容性好等诸多优点

六、HDFS分布式文件系统具有哪些优点？

HDFS分布式文件系统具有以下优点:

1. 支持超大文件。HDFS分布式文件系统具有很大的数据集，可以存储TB或PB级别的超大数据文件，能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量，相应的，HDFS开放了一些POSIX的必须接口，容许流式访问文件系统的数据。

2. 高容错性能。HDFS面向的是成百上千的服务器集群，每台服务器上存储着文件系统的部分数据，在集群的环境中，硬件故障是常见的问题，这就意味着总是有一部分硬件因各种原因而无法工作，因此，错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标，因此，HDFS具有高度的容错性。

3. 高数据吞吐量。HDFS采用的是“一次性写，多次读”这种简单的数据一致性模型，在HDFS中，一个文件一旦经过创建、写入、关闭后，一般就不需要修改了，这样简单的一致性模型，有利于提高吞吐量。

4. 流式数据访问。HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要访问大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据集。

七、什么是分布式文件系统和分布式数据库的联系？

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。

分布式数据库涉及精炼的数据 ，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。 分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase,mongodb。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，mongodb是基于gridfs 在此也可以说，分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

八、分布式文件和并行文件系统的特点

分布式文件系统具有全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性的特点。并行文件系统具有并行性、数据一致性、复杂性等特点

九、第一个分布式存储文件系统？

Alluxio是第一个基于内存的分布式文件系统，因此其相应速度也会超出普通的分布式文件系统很多。

十、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。