大数据Spark：关于Spark生态圈的简单介绍

在大数据领域，Spark框架也算是主流的计算引擎之一了，尤其是在实时数据计算处理上，Spark体现出了比Hadoop更强劲的计算性能，也因此近年来的市场占有率不断提高。关于大数据Spark，今天我们来对它的生态系统做一个简单的介绍。

Spark最早的开发是在UC Berkeley AMP LAB，专为大规模数据处理而设计，将各个大数据场景下的计算需求统一到一个框架下，通用性更强，基于一个大一统的软件栈，成为一个轻量级大数据处理平台。

发展到如今，Spark已经形成了自己的生态圈，能够应对更多的大数据场景，给出适宜的解决方案。Spark生态可分为四层：


数据存储层，以HDFS、Tachyon为代表的一些分布式文件存储系统或各种数据库；

资源管理层，Yarn、Mesos等资源管理器；

数据处理引擎；

应用层，以Spark为基础产生的众多项目。

Spark SQL提供HiveQL（通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。Spark Streaming对实时数据流进行处理和控制，它允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。

大数据Spark框架，其实从最初设计研发，主要想要解决的还是计算方面的问题，也就是数据计算引擎，而事实上，Spark在数据计算性能上的表现，也确实达到了比较好的预期。

首先，速度快。Spark基于内存进行计算，基本上实现了准实时的数据计算。

其次是容易上手开发。Spark基于RDD的计算模型，比Hadoop基于Map-Reduce的计算模型要更易于理解、易于上手开发实现各种复杂功能，如二次排序、topN等复杂操作时更加便捷。

第三，是有极高的通用性。Spark框架的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。

总体来说，大数据Spark框架在面对大规模数据处理任务上，表现是非常不错的，尤其是近年来Hadoop和Spark的平台集成开发，吸收各自的优点，在解决大数据问题上，能够给出更优的方案。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班课程，更多详情可联系客服了解！