Spark 从入门到进阶 2025 指南：Core/SQL 机器学习实战代码示例

✨ 快速上手 Spark：从环境搭建到核心概念解析
想快速入门 Spark？那咱们先把环境搭起来。首先得安装 Java，因为它是 Spark 的基础。在 Ubuntu 系统里，你可以用命令sudo apt-get install openjdk-11-jdk来安装。接着是 Scala，同样用sudo apt-get install scala就能搞定。最后下载 Spark 压缩包，解压后配置好环境变量，这样基本环境就准备好了。

环境装好后，得理解几个关键概念。RDD 是 Spark 的核心数据结构，它就像一个分布式的数据集，能在集群里弹性处理数据。DataFrame 更像是数据库表，有行列结构，处理结构化数据特别方便。Dataset 结合了 RDD 和 DataFrame 的优点，既有类型安全，又能高效处理数据。举个例子，当你读取一个 CSV 文件时，用 DataFrame 可以轻松筛选出年龄大于 18 岁的记录，代码大概是df.filter(df("age") >= 18)。

🚀 Spark Core 实战：从基础操作到项目实践
掌握了基础概念，就可以开始写代码了。比如统计数据里的 PV 和 UV，PV 是页面访问量，直接用data.count()就能得到。UV 是独立访客数，需要先提取 IP 地址，再去重，代码像这样：ips = data.map(x => x.split(" ")(0)).distinct()，然后统计数量。

要是遇到复杂点的需求，比如统计 Top10 热门品类，就得用累加器了。遍历日志数据，根据品类 ID 和操作类型分别累加点击、下单、支付的次数。比如拆分订单和支付字段里的品类 ID，然后更新累加器的值。最后按照指标排序，就能得到 Top10 的结果。

💡 Spark SQL 优化：提升查询性能的实用技巧
在处理大规模数据时，Spark SQL 的性能优化很重要。数据倾斜是常见问题，比如某些分区数据量特别大。这时候可以试试采样，找出导致倾斜的 key，或者用 Map Join 把小表广播到每个节点，减少 shuffle 开销。比如在连接订单表和客户表时，如果客户表比较小，就用/*+ BROADCAST(customers) */提示优化器。

缓存机制也能显著提升性能。把常用的数据缓存到内存里，避免重复读取磁盘。比如orders.cache()就能把订单数据缓存起来，后续的聚合操作就会快很多。另外，序列化方式选 Kryo 比默认的 Java 序列化更高效，设置spark.serializer = org.apache.spark.serializer.KryoSerializer就能启用。

📊 机器学习实战：从数据预处理到模型部署
Spark 的 MLlib 库支持多种机器学习算法。以客户流失预测为例，首先得预处理数据，比如用 StringIndexer 把标签列转换为数值，用 VectorAssembler 把特征列组合成特征向量。然后划分训练集和测试集，用逻辑回归模型训练。评估模型性能时，计算 AUC 值，看看预测效果如何。

如果要处理实时数据，比如航班延误预测，可以结合 Spark Streaming。从 Kafka 读取实时数据，进行特征工程，比如提取小时、星期等时间特征，计算历史延误滚动均值。然后用 XGBoost 模型实时预测，模型的 AUC 能达到 0.91，有效识别 85% 的取消航班。

🔥 2025 新趋势：Spark 3.5 与 PyTorch 集成
Spark 3.5 引入了对 PyTorch 的分布式训练支持。比如用 Mosaic Streaming 工具，可以高效地将 Spark 处理后的数据传输到 PyTorch 模型中训练。自定义一个 Dataset 类，继承 StreamToTorchDataset，在__getitem__方法里把数据转换为张量并移动到 GPU 上。然后用 DataLoader 批量加载数据，训练模型时就能充分利用 GPU 的算力。

在电影推荐系统中，可以用协同过滤算法。基于用户的历史评分数据，计算用户间的余弦相似度，找出最近邻用户，预测目标用户对未评分电影的喜好。结合 Spark 的分布式计算能力，即使面对百万级别的数据集，也能快速生成推荐列表。

🌟 总结：持续学习与实践是关键
学习 Spark 没有捷径，得不断实践。从基础的环境搭建到复杂的机器学习项目，每一步都要亲自动手。遇到问题多查官方文档和社区，比如 Spark 3.5 的新特性，像 Structured Streaming 的 watermark 传播和 dropDuplicatesWithinWatermark 操作，都是提升实时处理能力的重要功能。

记得保持代码的简洁和可读性，重要的逻辑加上注释。比如在处理数据倾斜时，注释说明采样的 key 和排除的特定值，这样别人看代码时就能快速理解你的思路。