1. 🌈 Spark 基本概念（是什么 & 解决了什么问题）
Apache Spark 是一个适用于大数据环境的 多语言统一计算引擎，支持在：
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单机电脑
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大规模集群（Hadoop、K8s、Standalone）
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云环境（Databricks、EMR 等）
上进行：
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批处理（ETL、离线计算）
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流处理（近实时）
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SQL 查询
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机器学习 Pipeline
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图计算
相比 Hadoop MapReduce，Spark 主要解决：
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MapReduce 磁盘 IO 太多、速度慢
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一次作业不能表达多步骤（缺乏 DAG）
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编程复杂，不易维护
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缺乏丰富生态（流处理、SQL、ML）
Spark 通过 内存计算、DAG 调度、统一 API、强生态，成为目前主流的大数据计算框架。
2. ⚡ Spark 为什么比 Hadoop MapReduce 更快（核心优势）
提升来自四个维度：
2.1 🔥 更快的任务启动时间（Task Startup）
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Spark：task 是在 Executor 内 线程级 启动
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MR：task 启动一个新的 JVM 进程（非常慢）
➡ Spark 在小任务和 iterative（迭代型）任务中表现远超 MR。
2.2 🔥 更高效的 Shuffle 机制
Shuffle = 分布式系统中最昂贵的操作之一，用于数据重分区。
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Spark Shuffle：写磁盘 一次
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MR Shuffle：写磁盘 两次（Map 输出、Reduce merge）
➡ 大幅减少磁盘和网络 IO
2.3 🔥 DAG + Pipeline（流水线执行，避免中间落盘）
MapReduce 每一步任务必须：
MR → HDFS → MR → HDFS → MR…
Spark 会根据用户代码自动构建 DAG 图：
RDD/DataFrame → Stage1 → Stage2 → Stage3
中间 steps 无需写入 HDFS
（除 shuffle 阶段）
➡ 执行更快
➡ 资源开销小
➡ 适合复杂计算链路
2.4 🔥 内存缓存机制（Cache / Persist）
Spark 可以将数据缓存到：
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内存（Memory）
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磁盘（Disk）
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熔合格式（如 DataFrame columnar cache）
特别适合：
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迭代计算（机器学习）
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多次复用的维表 / 中间表
3. ⭐ Spark 核心特点总结（必须掌握）
4. 🏛️ Spark 架构深度理解（Driver、Executor、Cluster Manager）
Spark 典型架构如下：
4.1 ✨ Driver（驱动器）
Driver 是 Spark 任务的大脑，职责包括：
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解析用户程序
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生成 RDD DAG
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进行 Stage 划分
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向 Executor 分发 Task
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监控任务运行
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处理失败重试
Driver 稳定性非常关键；在生产环境中：
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YARN cluster 模式：Driver 在 worker 节点
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YARN client 模式：Driver 在提交任务的客户端
4.2 ✨ SparkContext（上下文）
SparkContext 是：
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Spark 作业的生命周期管理者
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Cluster Manager 通信的入口
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负责创建 RDD、广播变量、累加器
4.3 ✨ Master（集群管理器）
可能是：
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Spark Standalone Master
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Hadoop YARN ResourceManager
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Kubernetes API Server
负责：
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分配资源
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管理 Worker 心跳
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调度 Executor
4.4 ✨ Worker（工作节点）
每个 Worker 会：
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接收 Master 的任务
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启动多个 Executor
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管理 Executor 的生命周期
4.5 ✨ Executor（执行器）
是 task 的执行单元，它负责：
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执行真正的代码
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分配线程（执行 task）
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存储缓存的数据（RDD cache）
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执行 shuffle 读写
不同 Executor 之间 互不共享内存。
5. 🌐 Spark 生态组件（全套能力）
6. 🖥️ Spark 运行模式（部署方式详解）
6.1 🧪 Local 模式（开发使用）
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不需要集群
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可设置线程数
示例：
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local（单线程） -
local[4]（4 个线程） -
local[*]（使用所有 CPU 核心）
用途：
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学习、调试
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单机快速测试 ETL 或 SQL
6.2 🔒 Standalone 模式（Spark 自带）
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Spark 自带的 mini 集群调度器
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支持主备 HA
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简单、稳定，适合：
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小团队集群
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测试环境
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教学实验平台
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6.3 🧱 YARN 模式（最常用的生产模式）
是目前企业生产最广泛的 Spark 运行模式。
含两种运行方式：
✔ Client 模式
Driver 在客户端机器：
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日志输出到本地
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适合交互式任务（notebook）
✔ Cluster 模式
Driver 在 YARN 某个节点上：
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更稳定
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提交任务后无需保持客户端在线
➡ 生产 ETL 任务首选
6.4 ☸ Kubernetes 模式（云原生趋势）
优势：
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完整容器化部署
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自动扩缩容
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火焰图监控更强
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云平台适配更好（Databricks、EMR on EKS）
适合：
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动态计算资源
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多租户隔离
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云原生数据平台