spark基于内存计算

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一、spark能够帮助我们处理那些需要大量处理实时或压缩数据的计算密集型的任务和？

Spark是一个基于内存计算的分布式计算框架，可以帮助我们处理大规模数据和计算密集型任务。具体来说，Spark在以下方面具有很大的优势：

实时数据处理：Spark支持实时数据处理，可以快速处理大量实时数据。

压缩数据处理：Spark支持处理大量压缩数据，包括gzip、Snappy、LZO等压缩格式。

分布式计算：Spark是一种分布式计算框架，可以在多个节点上同时处理大规模数据，并自动分配任务和资源，以提高计算效率。

内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以快速处理数据，而无需重复从磁盘读写。

大数据处理：Spark可以处理PB级数据等海量数据，也可以非常快速地处理数据。

总的来说，Spark帮助我们高效地运行大规模应用程序和计算密集型任务。

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二、spark功能的主要入口点

SparkContext是Spark功能的主要入口点。

SparkContext是Spark功能的主要网关，它表示与Spark集群的连接，可用于创建RDD、累加器、广播变量等。在集群上。在Spark应用程序中，每个JVM中只能有一个处于活动状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用Stop()来关闭SparkContext。

在SparkContext初始化过程中，Spark会创建一个两级调度模块：DAGScheduler作业和TaskScheduler任务调度器。可以说SparkContext是Spark的网关，相当于应用程序的主要功能。一个JVM进程中可以创建多个SparkContext，但只有一个可以处于活动状态。

此外，SparkContext还可以与Spark的DAGScheduler和TaskScheduler进行交互，它们是Spark任务调度的核心部分。DAGScheduler负责将任务转换为DAG（有向无环图），并根据数据依赖关系来划分和调度任务。TaskScheduler负责将DAG中的任务分配到集群中的每个节点上执行。

Spark起源和特点：

Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，旨在让数据分析更快、更高效。Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室于2009年开发，并于2010年开源。它于2013年6月成为Apache孵化器项目，并于2014年2月成为Apache顶级项目。

Spark是用Scala语言编写的，它不仅与Scala紧密集成，而且与Java、Python等编程语言无缝集成。Spark采用基于内存的分布式计算架构，这使得它能够更高效地处理大规模数据，并支持多种计算模型，包括交互式查询和流处理。