循序渐进学Spark：Spark大数据学习入门

作为目前最为活跃的大数据计算框架之一，Spark在大数据学习阶段是重点当中的重点，Spark生态圈发展至今，已经相对比较完善，面对各种大数据业务场景，都能知道相对应的解决方案。循序渐进学Spark，掌握Spark框架体系，是大数据开发人员的入门必经之路。

根据Spark的官方定义来说，这是一个快速通用的分布式计算平台，基于分布式架构，能够快速实现大规模数据处理任务。学习Spark，首先对于Spark的平台架构、理论概念等知识，都要有所掌握。


Spark框架在处理数据上，主要是基于Hadoop的MapReduce做了优化，同样是分布式计算，但是在计算过程中的环节进行了优化。

早期的Hadoop在进行数据处理时，MapReduce程序主要基于磁盘进行运算，高度依赖于HDFS在磁盘当中反复进行存取，数据处理的效率也被延迟。而Spark在此基础之上，将计算过程转移到内存当中进行，并且将每次计算的中间结果在内存当中进行缓存，知道计算结束输出结果。这样一来，不用反复从HDFS存取数据，计算效率得到极大的提升。

并且，随着Spark生态圈的不断完善，Spark系统组件能够适用于更多的数据处理场景，包括流数据处理、ML、SQL操作、批处理等。

Spark核心组件有：Spark core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX、Spark MLlib。

Spark Core，承载系统其他组件和正常运行的基本功能，其中包括Spark最核心的RDD弹性分布式数据集，提供一个统一的数据形式和基于数据形式的操作，访问各种文件系统的逻辑，将HDFS、SQL或者离线数据转换为RDD。

Spark SQL，提供了一种类SQL的操作，可以将各种格式和来源的数据进行处理，并且DataFrame和DataSet的一些操作可以直接转换为RDD上的操作。

Spark Streaming，主要负责实时数据流的处理，使用离散流的流数据，周期性的创建最后一个时间窗口进入的数据的RDD，即接收流数据，进而转换为可供Spark处理和操作的RDD。

Spark MLib，机器学习框架，支持机器学习框架。

Spark GraphX，图像算法实现，提供多种图像算法库。

总体来说，大数据的学习都遵循从难到易的一个过程，循序渐进学Spark，初步入门的学习往往从打好基础开始，后面逐步进入到理论应用到实战当中，提升自己的技术实力。成都加米谷大数据，专业大数据培训，大数据培训班每月开班中，课程详情可联系客服获取！