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Spark Core包括什么答案选项组 Hash Mllib SparkContext Spark SQL

时间: 2025-04-19 20:30:41 浏览: 32

### Spark Core 的主要组件或模块 Spark Core 构成了 Apache Spark 底层的核心框架，提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互以及一系列基本功能函数。作为整个 Spark 生态系统的基石，其内部结构主要包括以下几个方面[^1]： - **RDD (Resilient Distributed Dataset)**：弹性分布式数据集是 Spark 中最基本的数据抽象，代表一个不可变的、分区记录的集合，支持各种操作如转换和动作。 - **Task Scheduler（任务调度器）**：负责将作业分解成多个任务并分配给集群节点执行，同时跟踪任务状态和进度。 - **DAGScheduler（有向无环图调度器）**：构建应用程序逻辑对应的 DAG 图，并将其拆分为更细粒度的任务阶段提交给 Task Scheduler 处理。 - **Storage Module（存储模块）**：管理和优化缓存机制，在内存与磁盘之间平衡数据持久化策略以提高性能。 - **Network Layer（网络层）**：实现了高效的 RPC 协议来促进跨机器通信，确保大规模集群环境下的可靠性和低延迟传输。 - **Shuffle Manager（洗牌管理器）**：协调不同 stage 之间的 key-value 对重新分布过程，对于涉及聚合运算的操作至关重要。通过上述各部分协同工作，使得 Spark 能够高效地处理海量数据集上的复杂分析任务，并为上层应用如 Spark SQL 提供坚实的支持[^2]。 ```python from pyspark import SparkContext, RDD sc = SparkContext("local", "Example App") # 创建一个简单的 RDD 并展示前五个元素 lines = sc.parallelize(["pandas", "i like pandas"]) result = lines.collect() print(result[:5]) ```

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