这段文字是对Apache Spark巨大数据处理框架的详细概述， 包括其基本概念、运行周围、运行流程、内部机制以及用示例。

Spark基本概念

• SparkSession创建Spark应用程序的入口点，包含SparkContext和SparkSQL。
• SparkContextSpark应用程序的运行上下文， 负责与Spark集群交互，以及创建RDD和其他组件。

RDD

• 数据结构RDD是一种不可变、可分区、可并行操作的分布式数据集。
• 特点弹性，支持容错和容错后可飞迅速恢复。

Spark运行流程

1. 作业提交通过spark-submit命令或SparkConf对象提交作业。
2. DAG创建将作业中的操作转换为DAG，表示RDD之间的依赖关系。
3. Stage划分DAG被划分为优良几个Stage，个个Stage包含一组Neng并行施行的任务。
4. Task划分个个Stage被进一步划分为优良几个Task，用于处理数据的不同分区。
5. 任务施行在集群上的Executor上施行Task，并返回后来啊。
6. 持久化用cache或persist将RDD保留在内存中，搞优良效率。

示例代码

• 创建SparkSession用SparkSession.builder创建一个SparkSession对象。
• RDD创建用SparkContext的parallelize方法创建RDD。
• RDD转换用filter等方法对RDD进行转换。
• RDD操作用reduce等方法对RDD进行操作。
• 缓存用cache方法将RDD缓存到内存中。

Apache Spark是一个有力巨大的分布式数据处理框架，具有以下特点：

• 飞迅速比Hadoop MapReducegeng迅速。
• 通用支持许多种数据处理操作，如SQL、Streaming、MLlib和GraphX。
• 可 Neng够处理巨大规模数据集。
• 容易于用给丰有钱的API和工具。

Spark通过RDD和DAG等概念，实现数据的高大效处理，是巨大数据琢磨的理想选择。