初级大数据培训之Spark大数据处理入门

在大数据处理技术当中，Spark的发展势头可谓是一往无前，在面对大数据快速发展的大趋势下，Spark也顺应最新技术趋势，以满足大数据处理的具体需求。今天的初级大数据培训分享，我们就主要来讲讲Spark大数据处理入门。

数据的重要已无需多言，互联网企业对于数据的利用效率，很大程度的决定了企业竞争力，而数据处理技术很大程度上就决定了数据的利用效率。


做大数据处理，一定绕不过Apache Spark，这是目前全球范围内最为流行、功能最为全面、社区最为活跃的大数据处理技术。

Spark是大数据工程师的必备技能：从GitHub的数据可以看到，在Apache的所有开源项目中，Spark的关注度排名第3（前两位分别是RPC服务框架Dubbo和可视化平台Superset），在所有大数据处理技术中排名第1。

我们常见的批处理、流处理、数据分析、数据探索、机器学习等场景，Spark都提供了很好的解决方案。可以说任何有数据处理需求的人，都可以用Spark来完成自己的研究与日常工作。

Spark入门，首先还是建议要掌握Scala语言，目前行业当中大部分从事大数据的工程师是先了解Spark进而再去选择学习Scala的，因为Spark是用Scala开发的。只要搭建大数据平台，都会大量使用Spark来处理和分析数据，而要想学好Spark，Scala这一关必须是要过的。顺便说一句，Kafka也是基于Scala开发的。

Spark可以无缝对接大数据生态组件。众所周知，大数据生态的大部分组件都是java语言开发的。而Scala是一门基于JVM的语言，可以与java无缝混编，因此可以很好地融合到大数据生态圈。

另外，Spark适合大数据处理与机器学习。Scala的语法简洁而富有表达力，更容易掌握。Scala将面向对象与函数式编程相结合，功能强大且简练，非常适合用于处理各种数据。

关于初级大数据培训，Spark大数据处理入门，以上就是简单的介绍了。在大数据培训学习当中，Spark是核心知识点之一，尤其需要深度学习掌握，才能增加自我竞争力。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发初级入门班，本月正在招生中，详情可联系客服了解！