今天给各位分享sparkjava的知识，其中也会对sparkjava入门例子进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别2、spark和java的关系3、spark java本地环境怎么搭建
Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别
语言不同:Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。
Spark作为一个数据统计分析的工具，它是偏向于函数式处理的思想，因此在spark应用开发时，天然与scala亲近，所以用scala写spark十分的简洁明了，用java代码100行写出来的spark程序，可能用scala几行就搞定了。
Java写spark则是java出生的开发人员快速使用spark的最佳选择。另外，Java 8之后，也添加了一些函数式语言得语法，这使得Java写spark简洁不少。
spark和java的关系
通常大家只是说Spark是基于内存计算的，速度比MapReduce要快。或者说内存中迭代计算。其实我们要抓住问题的本质。总结有以下几点：
1、Spark vs MapReduce ≠ 内存 vs 磁盘
其实Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于：
MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO。
Spark则不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD(弹性分布式数据集，很强大)和DAG(有向无环图)，其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。
2、Spark vs MapReduce Shuffle的不同
Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle，两者至少有一点不同：
MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；
Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；
3、多进程模型 vs 多线程模型的区别
MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task则是基于线程模型的，就是说mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间(假设容器启动时间大概1s，如果有1200个block，那么单独启动map进程事件就需要20分钟)
Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。(多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源)
总结：关于Spark为什么比MapReduce快，或者Spark速度快于MapReduce的原因，总结至少有这几点不同之处吧。
spark java本地环境怎么搭建
1. 环境准备
Eclipse 请不要使用最新的 Neon(4.6) ，太多Bug了。 还是使用最新的 Mars(4.5) 系列吧
JDK 版本8.x （Linux推荐Oracle， 没有测试过OpenJDK）
因为只是用Java，因此无需安装Scala及其相应的插件
2. 创建一个新的maven项目
3. pom.xml
org.apache.hadoop
hadoop-client
2.6.0
javax.servlet
*
org.apache.spark
spark-core_2.10
1.6.1
org.apache.spark
spark-streaming_2.10
1.6.1
org.apache.spark
spark-mllib_2.10
1.6.1
org.scala-lang
scala-library
2.10.5
这里只列出了必要的几个依赖。 其他的请根据你自己的项目需求添加
4. 使用maven打包
之后在Goal 之中填写clean package 即可
如果在修改了与Spark相关的代码之后，需要重新编译打包才行。 否则会有异常提示。
5. 代码编写注意事项：
在创建JavaSparkContext的时候，需要把自己加进去。
public static JavaSparkContextgetContext(String taskName) {
JavaSparkContextsc = new JavaSparkContext(SparkConnUtils.getSparkConf(taskName));
sc.addJar(“target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar”);
return sc;
}
其中target/sparkstat-0.0.1-SNAPSHOT.jar是maven 运行之后生成的完整的jar包
关于sparkjava和sparkjava入门例子的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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