成都大数据培训学习之Spark初级入门

在大数据的发展当中，Spark无疑是有着相当响亮的名号的，继承了前代Hadoop MapReduce框架的优势，同时在此基础之上做了优化提升，使得Spark更能够满足对数据处理实时性的要求。今天的成都大数据培训学习分享，我们来聊聊Spark学习入门。

Spark的出现，本身就是源于实际场景当中，对于数据处理实时性越来越高的要求，而前代的Hadoop MapReduce计算引擎，主攻大规模离线并行计算，在数据处理规模上能够满足需求，但是数据延迟高成为明显的缺陷。


Spark正是为了解决这些问题而出现，围绕速度、易用性和复杂分析扩展开来，想要满足新一阶段数据处理的多样化需求。

与Hadoop MapReduce相比，Spark有明显的优势：

首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时流数据）的大数据处理的需求。

Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。

Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。它本身自带超过80个高阶操作符集合。而且还可以用它在shell中以交互式地查询数据。

除Map和Reduce操作之外还支持SQL查询、流数据、机器学习和图表数据处理。开发者可以在一个数据管道用例中单独使用某一能力或者将这些能力结合在一起使用。

这些优势，可以说是明显补足了之前的MapReduce在很多场景下的缺陷，这使得Spark迅速占据市场，获得企业的青睐。

围绕Spark，形成了完善的Spark生态圈，Spark Streaming支持流计算、Spark SQL满足交互式查询需求；Spark MLlib提供机器学习库、Spark GraphX支持图计算，共同来完成数据处理流程当中的各种需求。

关于成都大数据培训学习，Spark初级入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据的发展，也促进了大数据技术生态圈的繁荣，大数据开发者们，需要与时俱进，保持旺盛的学习能力才行。加米谷大数据，成都大数据培训机构，Spark大数据开发，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服领取！