Spark加速：Spark框架的计算性能优势

大数据处理框架的发展，历经了不同的阶段，早期的大数据框架，多半是基于Hadoop搭建，但是随着Hadoop在数据计算性能上的不足开始体现出来，Spark作为后来者开始上位，Spark加速数据处理，实现数据计算效率提升，这使得Spark框架开始受到重用。

还记得Spark火热的那几年，很多人都说Spark会取代Hadoop，但是到2020了，也没人敢说Spark完全取代Hadoop了，更多的只能说，Spark作为计算引擎，比Hadoop系统原生的MapReduce计算引擎，更受到重用。


Hadoop到如今已经可以说有十来年的发展了，作为一个成熟的平台框架，链接庞大的生态系统，Spark也可以基于Hadoop平台集成开发，实现Spark加速数据处理。

在数据计算上，Spark比MapReduce更加灵活、通用，凭借其高速的内存计算，在函数式编程中与Hadoop相比更具生产力。

Spark利用分布式内存进行计算，支持完整的用有向无环图（DAG）来展示数据的并行计算，提供线性可伸缩性与数据本地化，且具有很好的容错机制。

在不同的大数据场景当中，Spark通过机器学习来进行个性化搜索；金融系统中仅需数小时便可以处理数以百万计的股票分析；在学术领域中进行基因科学研究；在视频系统中，Spark与Spark Streaming可用于处理流媒体及其分析……

在这样诸多的场景当中，Spark加速数据处理，原来依靠Hadoop需要一周时间才能解决的问题，在Spark框架当中，可能只需要几个小时，速度的提升带来的是效率的提升，也是对于实际业务支持的早一步实现。

为了获得最佳性能的Spark，在发展当中，成为了Hadoop基础数据管理平台的重要组成部分，越来越多的企业选择基于Hadoop实现Spark集成开发，在实时大数据分析处理上，获得更优化的解决方案。

总的来说，确实Spark加速提升了大数据处理的效率，Spark在计算性能上具有强大的优势，但是作为平台而言，还缺乏稳定可靠的基础性支持，而这些支持可以基于Hadoop集成开发获得。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训班学习，课程详情可联系客服了解！