提起Spark這檔子事兒，咱得瑟一下知識庫存。人說(shuō)高手在民間，咱民間吃瓜群眾也得有個(gè)亮瞎眼的瞬間，是不？今天就來(lái)給大伙兒秀秀Spark那幾個(gè)核心組件的底細，咱自嘲一番，逗大伙兒開(kāi)心。

1. 彈指神通——Spark Driver

要說(shuō)Spark Driver，那可是彈指神通的主兒，相當于整個(gè)Spark集群的“帶頭大哥”。它負責解析應用程序，把一個(gè)大任務(wù)拆成一堆小任務(wù)，分給下面的“小弟們”去執行?？蓜e小看這位“帶頭大哥”，拆解任務(wù)那叫一個(gè)快、準、狠，不過(guò)偶爾也會(huì )鬧個(gè)小情緒，比如任務(wù)解析失敗，那可就尷尬了。

2. 小弟們——Spark Executor

接下來(lái)聊聊Spark Executor，這可是執行任務(wù)的小弟們。他們分布在各個(gè)節點(diǎn)上，聽(tīng)從“帶頭大哥”的指揮，兢兢業(yè)業(yè)地執行任務(wù)。別看他們不起眼，可人家能吃苦，能耐勞，還能互相通信，把執行結果匯總起來(lái)。這就叫“兄弟齊心，其利斷金”。

3. 謀士——Spark SQL

Spark SQL這位謀士，擅長(cháng)數據分析，能把結構化數據處理得服服帖帖。它內置了一個(gè)優(yōu)化器，可以把查詢(xún)語(yǔ)句優(yōu)化得飛起。不過(guò)，有時(shí)候這位謀士也會(huì )犯迷糊，比如優(yōu)化過(guò)度導致性能下降，讓人哭笑不得。

4. 信使——Spark Streaming

Spark Streaming這信使，負責處理實(shí)時(shí)數據流。它能實(shí)時(shí)接收數據，然后分發(fā)給Executor執行。這位信使跑得飛快，但偶爾也會(huì )摔個(gè)跟頭，比如數據延遲，讓人揪心。

5. 倉庫管理員——Spark MLlib

最后來(lái)說(shuō)說(shuō)Spark MLlib這位倉庫管理員，它負責管理機器學(xué)習算法庫。這個(gè)倉庫里啥都有，分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、協(xié)同過(guò)濾……總之，你能想到的機器學(xué)習算法，它都能給你整出來(lái)。不過(guò)這位管理員有時(shí)候也會(huì )犯迷糊，比如算法參數調不好，結果偏差十萬(wàn)八千里。

總結