为什么Spark是未来的大数据平台

很多文章的报道都是由微观而宏观，今日小编讲给大家带来的关于为什么Spark是未来的大数据平台的资讯也不例外，希翼可以在一定的程度上开阔你们的视野！y有对为什么Spark是未来的大数据平台这篇文章感兴趣的小伙伴可以一起来看看
Apache Hadoop长期以来向来是大数据应用的基?。?被认为是所有与大数据相关的产品的基础数据平台。然而，由于更快的性能和快速的结果，内存数据库和计算越来越受欢迎。Apache Spark是一个新的框架，它利用内存功能提供快速处理(几乎比Hadoop快100倍) 。因此，Spark产品越来越多地用于大数据领域，主要用于加快处理速度。

什么是Apache Spark?
Apache Spark是一个开源框架，用于以高速和简单的方式处理大量数据(大数据) 。它适用于基于大数据的分析应用程序。Spark可以与Hadoop环境一起使用，可以单独使用，也可以在云端使用。它是在加利福尼亚大学开辟的，后来又提供给Apache软件基金会。因此，它属于开源社区，并且非常具有成本效益，这进一步使业余开辟人员能够轻松地工作。
Spark的主要目的是为开辟人员提供一个环绕中心数据结构的应用程序框架。Spark也非常强大，具有在短时间内快速处理大量数据的先天能力，从而提供极佳的性能。这使它比它最接近的竞争对手Hadoop快得多。
为什么Spark对Hadoop如此重要
Apache Spark向来以多种功能胜过Hadoop而闻名，这可能解释了为什么它仍然如此重要。其中一个主要原因是考虑其处理速度。实际上，如上所述，对于相同数量的数据， Spark提供的处理速度比Hadoop的MapReduce快约100倍。与Hadoop相比，它还使用了更少的资源，从而使其具有成本效益。
Spark占领优势的另一个关键方面是与资源治理器的兼容性。已知Apache Spark与Hadoop一起运行，就像MapReduce一样，但后者目前只与Hadoop兼容。但是，对于Apache Spark，它可以与其他资源治理器(如YARN或Mesos)一起使用。数据科学家经常将此视为Spark真正优于Hadoop的最大领域之一。
说到易用性，Spark再次碰巧比Hadoop好多了。除了具有Spark SQL之类的功能之外，Spark还支持多种语言的API，如Scala，Java和Python 。编写用户定义的函数相对简单。它也恰好拥有一个运行命令的交互模式。另一方面，Hadoop是用Java编写的，并且已经赢得了很难编程的声誉，尽管它确实有帮助这个过程的工具。(要了解有关Spark的更多信息，请参阅Apache Spark如何帮助快速开辟应用程序。)
什么是Spark的独特功能?
【为什么Spark是未来的大数据平台】Apache Spark具有一些独特的功能，可以在数据处理业务中将其与众多竞争对手区分开来。其中一些已在下面简要概述。
内存技术
Apache Spark的一个独特方面是其独特的“内存”技术，使其成为一个非常好的数据处理系统。在此技术中，Spark将所有数据加载到系统的内部存储器中，然后稍后将其卸载到磁盘上。这样，用户可以将部分已处理数据保存在内部存储器中，并将剩余部分保留在磁盘上。
Spark还具有通过其机器学习算法将必要信息加载到其核心的先天能力。这使它非常快。
Spark的核心
Spark的核心治理几个重要的功能，如设置任务和交互以及生成输入/输出操作。它可以说是RDD或弹性分布式数据集。基本上，这恰好是分布在通过网络连接的多台机器上的数据混合。这个数据的转换是通过一个四步法创建的，包括映射数据，对数据进行排序，减少数据，然后最终加入数据。
此步骤之后是RDD的公布，这是在API的支持下完成的。此API是三种语言的联合：Scala，Java和Python 。
Spark的SQL
Apache Spark的SQL有一个相对较新的数据治理解决方案，名为SchemaRDD 。这同意将数据排列成许多级别，并且还可以通过特定语言查询数据。
Graphx服务
Apache Spark具有处理图形甚至是图形化信息的能力，因此可以以很高的精度轻松进行分析。
流
这是Spark的一个主要部分，它同意它在核心的帮助下流式传输大块数据。它通过将大数据分成较小的数据包然后转换它们来实现，从而加速RDD的创建。
MLib - 机器学习库
Apache Spark有MLib，这是一个用于结构化机器学习的框架。它的实现速度也比Hadoop快。MLib还能够解决几个问题，例如统计读数，数据采样和前提测试，仅举几例。
为什么Spark不能替代Hadoop
尽管Spark有几个方面可以胜过Hadoop，但仍有几个原因导致它无法真正取代Hadoop 。
首先，与Spark相比，Hadoop只提供了更多的工具。它还有一些业内公认的实践。虽然Apache Spark在该领域仍然相对年轻，并且需要一些时间来使自己与Hadoop相提并论。
Hadoop的MapReduce在运行全面运营时也设定了一定的行业标准。另一方面，仍然认为Spark并不完全准备好以完全可靠的方式运行。通常，使用Spark的组织需要对其进行微调，以便为其满足要求做好准备。
Hadoop的MapReduce已经存在了比Spark更长的时间，也更容易配置。虽然这不是Spark的情况，考虑到它提供了一个尚未真正测试过粗糙补丁的全新平台。
公司对Spark和Hadoop的看法
许多公司已经开始利用Spark来满足他们的数据处理需求，但故事并没有就此结束。它肯定有几个强大的方面，使其成为一个惊人的数据处理平台。然而，它还有其公平的缺点需要修复。
这是一个行业概念， Apache Spark将继续存在，甚至可能是数据处理需求的未来。但是，它仍然需要经过大量的开辟工作和抛光才干真正发挥其潜力。
实际实施
Apache Spark已经并且仍然被许多适合其数据处理要求的公司所采纳。其中一个最成功的实施是由Shopify进行的，该公司希翼选择符合条件的商店进行商业合作。但是，当数据仓库希翼了解其客户销售的产品时，它的数据仓库仍处于暂停状态。在Spark的帮助下，该公司能够处理数百万条数据记录，然后在几分钟内处理6700万条记录。它还确定了哪些商店符合条件。
利用Spark ， Pinterest能够识别进展趋势，然后使用它来了解用户的行为。这进一步提高了Pinterest社区的价值。世界上最大的旅游信息网站之一TripAdvisor也在使用Spark来加快对游客的推举。
人们不能怀疑Apache Spark的实力，即使是目前，以及它带来的独特功能。它的处理能力和速度以及它的兼容性为未来的几件事奠定了基调。但是，如果要真正实现其全部潜力，它还需要改进几个方面。虽然Hadoop目前仍然是规则，但Apache Spark确实面临着光明的未来，许多人认为它是未来的数据处理平台。

为什么Spark是未来的大数据平台

猜你喜欢