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Spark要学多久?Spark大数据学习分享

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-10 18:42
Spark是Apache的开源项目之一,从2010发行至今,也有了不短的一段历史了。在这十年间,Spark也逐步在大数据处理领域占据了重要的位置,成为大数据行业的主流技术框架之一。那么想要入行大数据,Spark要学多久?今天我们就围绕Spark大数据学习来为大家分享一些知识。

Spark本身来说,核心组件也就五六个,相对于有二十几个组件的Hadoop系统来说,看起来要简洁很多,但是在数据处理性能上,Spark有了即便一步的提升。

Spark要学多久

首先,Spark可以实现将多种格式、来源的数据实现统一的管理,包括文本数据、图表数据等数据集以及批量数据、实时的流数据等数据源,这对于很多数据来源多样的行业企业来说,能够实现更高效的数据整合及分析。

其次,是在易用性上。Spark除了自身的编程语言Scala之外,还支持Java、Python等编程语言,对于技术开发人员来说,也减轻了一定的负担。

要问Spark要学多久,这跟学习者本身的基础有关,如果是有经验的开发人员,只要建立起完善的Spark技术理论体系,那么后续的学习就会很快,但是如果是零基础学员,在前期入门需要下的功夫就很高。

Spark生态系统,基本上就是Spark技术体系的全面应用——

Spark Streaming,基于微批量的大数据计算和处理,处理实时流数据;

Spark SQL,类SQL的查询功能,可以对不同格式的数据(如JSON,Parquet以及数据库等)执行ETL,实现数据清洗、转换以及提取等;

Spark MLlib,可扩展的Spark机器学习库,提供统一的机器学习算法和工具,包括元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降等。

Spark GraphX,用于图计算和并行图计算,引入弹性分布式属性图,优化图计算性能。

关于Spark要学多久,3-6个月是比较合理的时间,本身来说学多久跟学习者自身的水平有关,也跟学习当中付出的时间和精力有关,Spark作为现在主流的计算引擎,是入行大数据所必须学习掌握的。成都加米谷大数据,大数据技术分享,开设专业大数据培训班,更多详情可联系客服了解!
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