Spark的主要优点：Spark框架的优势有哪些

作为大数据主流计算引擎之一的Spark，在近几年的发展势头无疑是惊人的，从首次发行到占据不小的市场份额，之花了短短几年的时间，尤其在还有Hadoop框架占据先行优势的情况下。其实这已经足以说明Spark框架所存在的优势，那么今天我们就来聊聊Spark的主要优点有哪些？

有了Hadoop作为第一批的大数据处理框架，所积累的经验教训，Spark在设计之初就注意去提升自己在计算方面的性能，Spark的典型特征是快速和通用，在面对实时数据处理任务时，能够快速地完成计算输出结果。而在应用上，支持多种主流编程语言，支持多种计算场景。


Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性。基于Spark集群，我们能够实现大规模的、低延迟的数据分析，对于企业实际的数据处理需求，能够做到更好的满足。

同时，Spark支持交互式查询、实时流式处理、机器学习、图计算等多种应用场景，基于Spark这样一个大一统的软件栈，帮助企业实现更便捷的应用实施和管理。

Spark的主要优点：

1）快速高效

Spark基于内存进行计算，实现了高效的DAG执行引擎，与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上；而基于磁盘的运算也要快10倍以上。

2）易用性好

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，对于原型开发也更加友好。

3）通用性好

Spark支持批处理、交互式查询、实时流式处理、机器学习和图计算。这些不同类型的处理都可以在同一应用中无缝使用。

4）兼容性好

Spark支持与多个框架继承，包括Hadoop，Mesos，Kubernetes，standalone或者云服务器上；并且支持多种访问源数据的方式。

目前来说，Spark框架在大数据领域所占据的市场越来越大，Spark的主要优点在更多的应用场景当中体现出来，基于实时数据流计算，提升数据处理效率，使得大数据应用能够更快支持业务运行。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！