Spark大数据分析

来源：南宁达内教育IT培训机构时间：2022/4/8 11:31:15

　　Spark大数据分析

　　Spark作为一个重要的大数据计算引擎框架，基于自身的优势特性，受到行业主流的抢来。Spark大数据分析计算，本质上来说，是继承了Hadoop MapReduce的计算模型，然后在此基础之上，做了进一步的优化。

Spark大数据分析

　　在Spark内存计算下，Spark比MapReduce快100倍。Spark使用较先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。并且，Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种算法，这也使得Spark在大数据分析上有易用性的优势。
　　Spark大数据分析，还围绕Spark核心形成了一个统一的技术栈，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX），这也使得Spark在企业投入应用，减少了成本。
　　Spark大数据分析与应用，也需要掌握Spark大数据分析平台的相关技术。
　　1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架。
　　2）Spark Streaming：是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。
　　3）Spark sql：Shark是SparkSQL的前身，Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。
　　6）GraphX：主要用于图和图并行计算。

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