大数据为什么要选择Spark

1. 大数据为什么要选择Spark

Spark，是一种"One Stackto rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架，包括eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。
超强的通用性
Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。
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2. 大数据处理为何选择spark？

大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？
  
 一、基础知识
  
 1、Spark
  
  Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。
  
  在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。
  
  Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。
  
 
  
 2、Hadoop
  
  Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
  
  用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
  
  Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
  
 很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群：740041381，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
  
 二、大数据处理选择
  
  Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？
  
 1.处理速度和性能
  
  Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。
  
  Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。
  
  据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。
  
 2.开发难易度
  
  Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

3. spark大数据怎么样？

Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
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4. Spark的特点

·速度快：Spark基于内存进行计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）。
  
 ·容易上手开发：Spark的基于RDD的计算模型，比Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解，更加易于上手开发，实现各种复杂功能，比如二次排序、topn等复杂操作时，更加便捷。
  
 ·超强的通用性：Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。
  
 ·集成Hadoop：Spark并不是要成为一个大数据领域的“独裁者”，一个人霸占大数据领域所有的“地盘”，而是与Hadoop进行了高度的集成，两者可以完美的配合使用。Hadoop的HDFS、Hive、HBase负责存储，YARN负责资源调度；Spark负责大数据计算。实际上，Hadoop+Spark的组合，是一种“double win”的组合。
  
 ·极高的活跃度：Spark目前是Apache基金会的顶级项目，全世界有大量的优秀工程师是Spark的committer。并且世界上很多顶级的IT公司都在大规模地使用Spark。

5. 什么是Spark，如何使用Spark进行数据分析

　　Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法
　　数据科学家为了回答一个问题或进行深入研究，会使用相关的技术分析数据。通常，他们的工作包含特殊的分析，所以他们使用交互式shell，以使得他们能在最短的时间内看到查询结果和代码片段。Spark的速度和简单的API接口很好地符合这个目标，它的内建库意味着很多算法可以随时使用。
　　Spark通过若干组件支持不同的数据科学任务。Spark shell使得用Python或Scala进行交互式数据分析变得简单。Spark SQL也有一个独立的SQL shell，可以用SQL进行数据分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQL。MLlib库支持机器学习和数据分析。而且，支持调用外部的MATLAB或R语言编写的程序。Spark使得数据科学家可以用R或Pandas等工具处理包含大量数据的问题。

6. spark什么意思？

spark	英[spɑ:k]
美[spɑrk]
n.	燃烧的颗粒;火星，火花，余火;（金属的）发光的颗粒;电火花
vi.	发出火星，发出闪光;热烈赞同;正常运转
vt.	发动，触发;激起运动，鼓舞
[例句]Rekindling the spark in a marriage may seem impossible.
重燃婚姻的火花似乎是不可能的。

7. spark是什么意思

spark是 火花，火星。

8. spark是什么意思

n.火花;火星;电火花;(指品质或感情)一星，丝毫，一丁点。averysmallburningpieceofmaterialthatisproducedbysththatisburningorbyhittingtwohardsubstancestogether。Asparkisatinybrightpieceofburningmaterialthatfliesupfromsomethingthatisburning.Asparkofaqualityorfeeling,especiallyadesirableone,isasmallbutnoticeableamountofit.一站式出国留学攻略 http://www.offercoming.com