Spark大数据培训：Spark技术栈简析

在大数据技术框架当中，除开Hadoop之外，就是Spark了。针对大部分的企业数据需求，Hadoop+Spark都能实现。也因此在行业当中，Hadoop大数据培训和Spark大数据培训是非常重要的两个方向。今天的Spark大数据培训分享，我们就来做个Spark技术栈简析。

Spark可以理解为一个大一统的技术栈，围绕Spark Core，将批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等需求统一到一个统一的框架下，这各种处理流程整合到一起，大大减轻了大数据平台管理和运维的负担。


本质上来说，Spark是对Hadoop MapReduce框架的一种优化实现，扩展了MapReduce单一的Map+Reduce模型，支持更多计算模式，也更能满足大数据处理的更多实际需求。

另外，Spark还提供丰富的接口，除了提供基于Python、Java、Scala和SQL的简单易用的API以及内建的丰富的程序库以外，Spark还能和其他大数据工具密切配合使用。例如，Spark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。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

由于Spark的核心引擎有着速度快和通用的特点，因此Spark还支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件，比如SQL和机器学习等。这些组件关系密切并且可以相互调用，这也使得开发难度降低。

Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：Spark Context的初始化（Driver Application通过Spark Context提交）、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。

关于Spark大数据培训，Spark技术栈，以上就为大家做了一个简单的介绍。大数据在快速发展当中，基于实际的数据处理需求，Spark能够提供稳定可靠的支持，作为技术人员，掌握Spark技术栈是基本要求。加米谷大数据，成都大数据培训机构，Spark大数据开发班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服获取！