Spark教程菜鸟教程：从零开始学Spark

在大数据领域的支撑技术当中，Spark也越来越受到重视，入行大数据，掌握这些技术技能才能真正在这个行业站稳脚跟。以Spark来说，不少同学都是零基础小白，初次接触，也不知道该怎么着手。今天我们就给大家分享一份Spark教程菜鸟教程，教你从零开始学习Spark。

首先，什么是Spark？Spark后与Hadoop出现，一方面是为了给出更好的数据处理方案，另一方面也是对Hadoop数据处理局限的一些补充。


Spark是在Hadoop的基础上进行了改进而研发的，同样基于Hadoop的MapReduce计算模式，但是不同之处在于，将MapReduce的中间计算结果，直接保存在内存中，免去了多次从HDFS当中读写数据，所以数据处理的效率得到大大的提升，能够更好地用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

基于此，我们可以这样理解，Spark是MapReduce的替代方案之一，并且而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，所以很多大数据平台的开发上，Spark也可以基于Hadoop系统实现很好的数据处理效果。

经过这么些年的发展，Spark生态圈也在不断壮大，整合了机器学习（MLib）、图算法（GraphX）、流式计算（Spark Streaming）和数据仓库（Spark SQL）等，通过计算引擎Spark，弹性分布式数据集（RDD），架构出一个新的大数据应用平台，也受到行业的青睐。

Spark的核心设计思想，就是将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），这样能够实现更高效率的应用任务调度、RPC、序列化和压缩，在大数据实时处理上具备更大的优势。

另外，还有Spark Streaming，可以实现实时数据流式计算，也为Spark在大批量数据处理上，增加更可靠的保证。

目前来说，Spark在大数据领域获得的认可越来越多，尤其是基于流式计算的Spark Steaming，符合最新的大数据技术趋势，也能高效稳定地保证大数据处理的高性能和高稳定性。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班，正在招生中，详情可联系客服了解！