第1章
Spark概述及入门实战

在开始学习Spark之前，我们首先了解一下大数据的发展史。其实，大数据的应用很早就在一些知名的互联网公司中开始了，比如Facebook存储着全球30多亿用户的个人信息和日常每个用户在Facebook上发布的生活状态等内容；Google为全球搜索引擎巨头，其数据中心的规模很早就达到拍字节（PB ^[1] ）级别了。除此之外，还有Twitter、AWS、百度、腾讯等知名互联网公司。最初，这些大数据技术基本上是在各个大公司内部独立进行研发和使用的，它们并没有开源，并且每个公司使用的技术方案也有很大的差异。另外，这些技术方案属于公司内部，其他开发者还很难接触到大数据技术。

到了2003年和2004年，Google决定将其内部的部分大数据方案公开，并因此发表了关于分布式文件系统、分布式计算模型和BigTable的三篇著名的论文。随后，Hadoop之父Doug Cutting基于这三篇论文实现了一套开源的大数据解决方案，也就是大家熟知的Hadoop。Hadoop具体包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算引擎），2008年1月，Hadoop开始成为Apache顶级孵化项目并迎来了快速发展。

大数据技术真正被大众认识是从2008年后Hadoop的兴起开始的，随后大数据开源技术迎来了发展的快车道。紧接着Twitter 开源了分布式流式计算框架Storm，再到后来便是大家熟知的Spark了。Spark提供了“流批一体”的解决方案并被广泛使用至今。最近兴起的Flink则立足于实时流计算，并且在不断创新，向“流批一体”的解决方案靠近，具体如图1-1所示。

在这些众多的技术中，Spark是目前大数据项目中应用最广泛的产品之一。虽然Flink的流式方案正在受到大家的热捧，但是为了在十几分钟甚至几分钟内完成太字节（TB）级别复杂数据的分析和计算，仍然需要使用Spark才行。Spark也是大数据计算和机器学习项目中使用最广泛的产品之一。

下面我们来看看什么是Spark。Spark是美国加州大学伯克利分校的AMP实验室推出的一种开源、通用的分布式大数据计算引擎。Spark从2010年开始正式对外开源；2012年，Spark的0.16版本开始快速推广并得到应用；2014年，Spark发布了1.0.0版本，Spark已经完全成熟，成为大数据开发的必备技术方案；接下来是2016年发布的2.0.0版本，此时Spark和Structured Streaming在生产环境中开始被大量使用；2020年6月，Spark发布了3.0.0版本，并进一步在SQL智能优化和AI方面做出重大改进。随着数据湖和AI的快速发展，Spark正以更灵活的方式拥抱数据湖和AI，Spark + AI将成为未来发展的重要方向。Spark的具体发展历程如图1-2所示。