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大数据基本培训课程之Spark技术框架解读

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-09 17:14
在大数据培训学习当中,关于主流大数据处理的技术框架的学习,是尤其需要重点掌握的,并且企业在招聘相关岗位人才的时候,对于大数据技术能力也是要重点考察的,可见其重要性。今天的大数据基本培训课程分享,我们主要来对Spark技术框架做一个解读。

在Spark技术框架之前,第一代受到主流认可的技术框架是Hadoop,Hadoop主攻批处理,在大批量离线数据分析上,具备不可替代的优势性能,但是在更有更高时效性要求的数据处理任务上,存在明显的不足。

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这也是Spark产生的背景,Spark实现了准实时的数据分析处理需求,基于内存进行计算,Spark比MapReduce快100倍,大大提升了数据处理的效率。并且,Spark也能与Hadoop平台集成,所以在后来的发展当中,市场占有率持续升高。

Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎,实现批量和流式数据的高性能。并且,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多样的应用。

另外,Spark框架提供了一个统一的技术栈,Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用,减少了人力开发和平台部署成本。

当然,Spark作为后来者能够很快赢得用户的青睐,也与它的兼容性有关。

Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器,并且Spark可以读取多种数据源,如HDFS、HBase、MySQL等。

对于任何一家已经部署好Hadoop基础集群的企业来说,在不需要进行任何数据迁移和处理的情况下,就可以快速使用上Spark强大的数据处理和计算能力。

关于大数据基本培训课程,Spark技术框架,以上就是今天给大家简单分享的一些内容了。大数据处理的诸多技术框架当中,Spark的地位是得到广泛认可的,学习大数据,Spark一定要掌握牢靠。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据基础培训班,小班制教学,课程大纲及学习资料可联系客服了解!
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