大数据Spark是什么意思？Spark大数据入门简介

在大数据计算框架领域，Spark无疑是作为大数据从业者们所必须掌握的，而作为大数据初学者，很多人对于大数据Spark的了解还很少，同时也存在很多的困惑，诸如大数据Spark是什么意思？Spark是做什么的？下面我们就为大家带来Spark大数据入门简介。

Spark是什么？简单来说就是一个大数据计算框架，主要完成大数据计算处理的任务。而具体到Spark的实现逻辑上，主要的指导思想仍然是分布式架构。


从早期的Hadoop，再到现在的Spark，其实都是基于分布式思想来设计的，分布式架构是现在解决大数据计算处理问题的公认解决方案。

同样是基于分布式架构，Hadoop的MapReduce程序框架，在后续面对实时数据流处理上，开始显现出不足来，而Spark在此基础之上，做了优化和调整，同样是MapReduce计算模式，但是除此之外提供了更多的计算模式支持，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等。

因此Spark也能适用于更多的分布式计算场景，将不同的计算模式整合到一个统一的框架下，将简单低耗的各种数据处理流程进行整合，在实际的数据处理分析上，整个系统平台的性能得到大大的提升。

Spark作为底层支持框架，提供丰富的接口，基于Python、Java、Scala和SQL的简单易用的API以及内建的丰富的程序库，还能与其他的大数据工具密切配合，包括与Hadoop系统框架的无缝结合。Spark可以运行在Hadoop集群上，访问包括HDFS、Cassandra在内的任意Hadoop数据源。

作为一个大一统的软件栈，Spark大数据框架由多个组件组成，Spark Core负责Spark的核心功能实现，包括部署、存储、任务提交与执行、计算引擎等；Spark SQL提供SQL处理能力，实现交互查询需求；Spark Streaming负责流式计算处理，完成实时数据流处理。

关于大数据Spark是什么意思，在经过上面的一个基本简介之后，相信大家对于Spark也都有了相对清晰的认识了。Spark作为目前主流运用的大数据计算框架之一，是做大数据必须要掌握核心知识点之一。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据知识分享，更多详情可联系客服了解！