大数据spark培训：Spark生态圈入门

在大数据计算引擎当中，Spark可以说是企业非常青睐的一个技术框架，Spark继承了Hadoop MapReduce的优势，同时实现了计算效率的提升，这使得数据计算延迟性得到明显的改善，也更符合实际需求。今天的大数据spark培训分享，我们就来讲讲Spark生态圈入门。

Spark在设计之初，就是围绕速度、易用性和复杂分析来研发的，当时的背景下，就是MapReduce在实时数据处理上有明显的不足，已经很难满足很多业务场景下的需求。


而围绕Spark，也兴起了Spark生态圈，生态圈的各个组件，在Spark核心的支持下，能够满足更多实际业务场景下的数据处理需求。

Spark Streaming：

Spark Streaming基于微批量方式的计算和处理，可以用于处理实时的流数据。它使用DStream，简单来说就是一个弹性分布式数据集（RDD）系列，处理实时数据。

Spark SQL：

Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。

Spark MLlib：

MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，由通用的学习算法和工具组成，包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降以及底层优化原语。

Spark GraphX：

GraphX用于图计算和并行图计算。

以上四个可以说是生态圈的重点组件，除此之外，还有BlinkDB和Tachyon，也提供相关的技术支持。

BlinkDB是一个近似查询引擎，用于在海量数据上执行交互式SQL查询。BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间。通过在数据样本上执行查询并展示包含有意义的错误线注解的结果，操作大数据集合。

Tachyon是一个以内存为中心的分布式文件系统，能够提供内存级别速度的跨集群框架（如Spark和MapReduce）的可信文件共享。

关于大数据spark培训，Spark生态圈入门，以上就是今天的分享内容了。Spark在大数据领域当中，占据着明显的市场规模，而学习大数据，Spark极其生态圈，是需要掌握的重点内容之一。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，课程大纲及试学课程可联系客服获取！