Spark大数据培训班：Spark基础入门

在诸多的大数据技术框架当中，Spark可以说是占据了非常重要的地位，继Hadoop之后，基于实时数据处理需求的不断上升，Spark开始占据越来越大的市场份额，而Spark，也成为大数据的必学知识点。今天的Spark大数据培训班分享，我们来讲解Spark基础入门知识。

从行业发展趋势来看，Spark占据着极大的市场份额，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之所以得到重用，当然也是因为Spark具备强大的性能，能够满足企业大数据处理的技术需求。Spark作为一个大一统的技术栈，集批处理、流处理、数据分析、数据探索、机器学习等于一身。

Spark体系架构

Spark体系架构包括如下三个主要组件：数据存储、API、管理框架。

数据存储：

Spark用HDFS文件系统存储数据。它可用于存储任何兼容于Hadoop的数据源，包括HDFS，HBase，Cassandra等。

API：

利用API，应用开发者可以用标准的API接口创建基于Spark的应用。Spark提供Scala，Java和Python三种程序设计语言的API。

资源管理：

Spark既可以部署在一个单独的服务器也可以部署在像Mesos或YARN这样的分布式计算框架之上。

Spark系统组件

1）Spark core：spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架，是Spark的基础。

2）Spark Streaming：流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。

3）Spark sql：Spark SQL能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。

4）Spark R：是一个R语言包，提供轻量级的方式，在R语言中使用Apache Spark。

5）MLBase：机器学习组件，分为四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。

6）GraphX用于图和图并行计算。

关于Spark大数据培训班，Spark基础入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。在大数据开发当中，Spark是重要的技术框架，作为大数据工程师，Spark框架必须掌握。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，课程大纲及试听课程可联系客服了解！