大数据管理应用培训之Spark技术生态圈

面对越来越多的实时数据处理需求，Hadoop MapReduce有了一定的局限性，MapReduce的优势在于离线批处理，数据的时效性上有明显的延迟。而Spark就是在这样的背景下出现，今天的大数据管理应用培训分享，我们就主要来讲讲Spark技术生态圈。

Spark本身就是针对于Hadoop MapReduce的不足而设计研发的，所以其优势就是“快”，以近实时的数据处理来完成批量计算任务，基于内存计算，减少迭代计算的I/O开销。基于这样的优势性能，Spark得到快速普及。


当然，为了使得Spark能够更高效地解决相关的问题，Spark除了速度快之外，还有明显的通用性和易用性。对广大企业而言，能够以尽可能小的成本，完成大数据平台的搭建以及后续的运维，才是真正值得的。

作为大数据框架的后起之秀，Spark提供体系化的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法等组件，这些组件可无缝整合在同一应用中，足以应对复杂计算。

同时，Spark支持Scala、Java、Python和R等编程语言，API设计简洁，用户上手快，且支持交互式编程。Spark可运行在独立的集群模式中，或运行在Hadoop中，也可运行在Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。

在实际应用当中，大数据处理主要有三种场景，复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询和基于实时数据流的数据处理。

而这三种应用场景，都能在Spark技术生态当中得到解决。既能提供内存计算框架，也可支持多种类型计算（能同时支持批处理、流式计算和交互式查询），这是Spark能够在大数据市场快速扩张的重要原因。

Spark能够很好地与Hadoop生态系统兼容，Hadoop应用程序可以非常容易地迁移到Spark平台上。

除了数据存储需借助Hadoop的HDFS或Amazon S3之外，其主要功能组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等。

关于大数据管理应用培训，Spark技术生态圈，以上就为大家做了一个简单的入门介绍了。Spark在大数据领域，依然占据了很大的市场份额，作为开源框架技术，也是培训学习当中的重点内容。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，高级大数据开发班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！