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Spark实时大数据分析:Spark大数据分析平台搭建

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-10 18:41
进入大数据时代,非常典型的一个特点就是各种各样的数据爆发式增长,这这些爆发式增长的数据,其中是蕴含着相当可观的数据价值的,而想要实现对这些价值的应用,先要实现对这些数据价值的挖掘和分析。今天,我们就主要来聊聊Spark实时大数据分析相关的知识。

现阶段的大数据,具有典型的几个特征,数据规模大、数据新增快、数据类型丰富,这就导致传统的很多数据分析工具,现在已经不能实现很好的数据分析处理了。

Spark实时大数据分析

总体来说,针对大数据处理,有Hadoop、Spark、Storm等不同的大数据计算框架可供选择,但是如果是实时大数据分析,那么Spark还是业界公认的最佳选择。

Spark基于内存完成大数据并行计算,具有低延迟性,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS、Hive等分布式存储层,可融入Hadoop的生态系统,针对实时大数据分析,能够发挥极好的性能优势。

Spark计算框架,实现了内存级别的分布式处理模式,使用户无需关注复杂的内部工作机制,无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验,即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。所以Spark一经推出,就在实时大数据分析领域,成为主流的选择。

随着Spark在大数据处理上的不断更新和优化,现在的Spark生态系统,在实时大数据分析的各个环节上,都能给出很好的解决方案。

SparkCore是整个BDAS生态系统的核心组件,提供了多种资源调度管理,通过内存计算、有向无环图(DAG)等机制保证分布式计算的快速,并引入了RDD的抽象保证了数据的高容错性。

以Spark Core为核心,Spark计算框架可以实现载入数据源、资源调度管理、流处理、即席查询、权衡查询、机器学习、图处理、数据计算等。

关于Spark实时大数据分析,以上就是今天的分享内容了,在实时大数据分析领域,Spark是公认的王者,具有极大的性能优势,这也是Spark现如今备受重视的原因。成都加米谷大数据,大数据技术知识分享,大数据培训班常年开班中,详情可联系客服了解!
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