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大數據技術學習之Spark技術總結

時間:2018-12-21 11:34     來源:千鋒教育 作者:千鋒老師
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  Spark是基于內存的迭代計算框架,適用于需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多,所需讀取的數據量越大,受益越大,數據量小但是計算密集度較大的場合,受益就相對較小(大數據庫架構中這是是否考慮使用Spark的重要因素)。

圖片1

  1、Spark的核心是什么?

  RDD是Spark的基本抽象,是對分布式內存的抽象使用,實現了以操作本地集合的方式來操作分布式數據集的抽象實現。RDD也是Spark非常核心的東西,它表示已被分區,不可變的并能夠被并行操作的數據集合,不同的數據集格式對應不同的RDD實現。

  RDD必須是可序列化的。RDD可以cache到內存中,每次對RDD數據集的操作之后的結果,都可以存放到內存中,下一個操作可以直接從內存中輸入,省去了MapReduce大量的磁盤IO操作。這對于迭代運算比較常見的機器學習算法, 交互式數據挖掘來說,效率提升比較大。

  2、Spark的適用場景有哪些?

  由于RDD的特性,Spark不適用那種異步細粒度更新狀態的應用,例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對于那種增量修改的應用模型不適合。總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。

  3、Spark支持的編程語言有哪幾種?

  Spark通過與編程語言集成的方式暴露RDD的操作,類似于DryadLINQ和FlumeJava,每個數據集都表示為RDD對象,對數據集的操作就表示成對RDD對象的操作。Spark主要支持的編程語言是Scala、java、python。

  Scala

  Spark使用Scala開發,默認使用Scala作為編程語言。編寫Spark程序比編寫Hadoop MapReduce程序要簡單的多,SparK提供了Spark-Shell,可以在Spark-Shell測試程序。

  Java

  Spark支持Java編程,但對于使用Java就沒有了Spark-Shell這樣方便的工具,其它與Scala編程是一樣的,因為都是JVM上的語言,Scala與Java可以互操作,Java編程接口其實就是對Scala的封裝。

  Python

  現在Spark也提供了Python編程接口,Spark使用py4j來實現python與java的互操作,從而實現使用python編寫Spark程序。Spark也同樣提供了pyspark,一個Spark的python shell,可以以交互式的方式使用Python編寫Spark程序。

  以上就是今天千鋒大數據培訓老師的總結分享,學習大數據開發,可以參考千鋒提供的大數據學習路線,該學習路線提供完整的大數據開發知識體系,內容包含Linux&&Hadoop生態體系、大數據計算框架體系、云計算體系、機器學習&&深度學習。根據千鋒提供的大數據學習路線圖結合千鋒大數據視頻教程,可以讓你對學習大數據需要掌握的知識有個清晰的了解,并快速入門大數據開發。

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