Spark框架的特点：Spark数据处理的优势

市面上的大数据处理框架，其实很多，但是真正能得到主流运用的，才是价值得到认可的，比如说Spark框架。近几年来，Spark获得了极好的发展空间，成为头部企业们做大数据平台的主要计算引擎选择。今天，我们就主要来聊聊Spark框架的特点，在大数据处理上的优势。

Spark的出现，与Hadoop有着很深的联系，因为随着大数据新的趋势发展，大数据处理也有了新的需求，而Hadoop框架，在大数据处理上，开了出现了局限性，Hadoop在设计之初，更多的基于离线数据处理而搭建，而不算新增的大数据，更多的是实时流数据，这样的数据处理，要求系统能够提供更快的低延迟的结果响应。


Spark的出现，很大程度上来说，就是专业实时数据流处理而设计，数据处理运算速度大大提升，提供“准实时”的数据处理结果。

Spark框架的特点，我们可以从三个方面来总结——

一是高效性。相比于早期的Hadoop，Spark运行速度可以提到10-100倍，同样的程序，在Hadoop当中运行和在Spark上运行，速度的提升带来的就是计算效率的提升，Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。

二是易用性。Spark在应用层面提供Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，可以根据实际的数据处理需求，快速构建计算平台，满足数据处理需求，并且Spark还支持交互式的Python和Scala的shell，大大方便了用户的操作。

三是通用性。Spark的生态圈，已经趋于完善，各个组件可以共同完成绝大部分的数据处理需求和场景。批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX），都能在Spark生态圈找到相应的解决方案。

关于Spark框架的特点，以上就是详细的介绍了，相信看完以上的介绍，大家对于Spark也能有更进一步的认识。作为典型的大数据计算框架，Spark的发展机会还是非常好的。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发春季班正在招生中，详情可联系客服了解！