Spark快速大数据分析：Spark数据分析平台搭建

Spark框架，作为一个快速通用的大数据计算框架，近年来无疑是得到了很好的发展空间，尤其是因为Spark也支持Hadoop集成运行，因此成为替换Hadoop MapReduce框架的主要选择之一。并且在大规模数据分析处理上，Spark快速大数据分析也表现了明显的优势，今天我们就来聊一聊。

Spark框架，因为其计算性能的优势，在大数据分析上备受企业青睐，基于Spark的大数据分析平台，支持准实时的流处理，对于企业大数据分析处理的需求，能够很好地满足，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。


大数据分析涉及到不同的数据分析场景，基于Spark，这些场景实现了流程整合，因此在实际的数据分析过程中，能够大大提提升效率，并且减轻了运行管理的负担。

Spark提供丰富的接口，包括基于Python、Java、Scala和SQL的简单易用的API以及内建的丰富的程序库，并且还能和其他大数据工具密切配合使用。比如说，park可以运行在Hadoop集群上，访问包括Cassandra在内的任意Hadoop数据源。

Spark项目包含多个紧密集成的组件，这些组件关系密切并且可以相互调用，因此在面对各种实际的数据分析需求时，能够快速地完成。

Spark Core：负责Spark的核心功能实现，包括：系统支持、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。

Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。

Spark Streaming：提供流式计算处理能力，目前支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。

GraphX：提供图计算处理能力。

MLlib：提供机器学习相关的统计、分类、回归、聚类等领域的多种算法实现。

目前来说，基于Spark搭建大数据分析平台，Spark的计算性能以及生态组件的支持，使得Spark快速大数据分析成为可能，也因此成为继Hadoop之后主流的计算框架之一。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据培训班课程，更多详情可联系客服了解！