✨Spark(一): 基本架构及原理_spark底层原理✨

大数据时代，Apache Spark已成为分布式计算领域的明星选手！💪 它以高效、易用和通用的特点脱颖而出。Spark的核心架构围绕着RDD（弹性分布式数据集）展开，通过内存计算大幅提升运算效率。RDD不仅支持数据的分区存储，还具备容错性，确保任务执行的稳定性。

底层原理上，Spark采用了Master-Slave架构，Driver程序负责调度Job并管理Executor。Executor则运行于Worker节点上，具体执行任务。整个流程中，Spark利用DAG（有向无环图）优化任务调度，减少资源浪费，实现高性能计算。📊

此外，Spark提供了丰富的API（如Scala、Java、Python等），让开发者能轻松构建复杂的数据处理逻辑。无论是批处理、流处理还是机器学习，Spark都能游刃有余地应对。📈

掌握Spark底层原理，你将解锁更高效的分布式计算技能！🚀