Spark計(jì)算框架在處理數(shù)據(jù)時(shí)有什么優(yōu)勢(shì)？【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

Spark計(jì)算框架在處理數(shù)據(jù)時(shí)，所有的中間數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中。正是由于Spark充分利用內(nèi)存對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而減少磁盤(pán)讀寫(xiě)操作，提高了框架計(jì)算效率。同時(shí)Spark還兼容HDFS、Hive，可以很好地與Hadoop系統(tǒng)融合，從而彌補(bǔ)MapReduce高延遲的性能缺點(diǎn)。所以說(shuō)，Spark是一個(gè)更加快速、高效的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)。推薦了解黑馬程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程。

Spark具有以下幾個(gè)顯著的特點(diǎn)：

1、速度快

小生根據(jù)官方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，與Hadoop相比，Spark基于內(nèi)存的運(yùn)算效率要快100倍以上，基于硬盤(pán)的運(yùn)算效率也要快10倍以上。Spark實(shí)現(xiàn)了高效的DAG執(zhí)行引擎，能夠通過(guò)內(nèi)存計(jì)算高效地處理數(shù)據(jù)流。

2、易用性

Spark編程支持Java、Python、Scala及R語(yǔ)言，并且還擁有超過(guò)80種高級(jí)算法，除此之外，Spark還支持交互式的Shell操作，開(kāi)發(fā)人員可以方便地在Shell客戶端中使用Spark集群解決問(wèn)題。

3、通用性

Spark提供了統(tǒng)一的解決方案，適用于批處理、交互式查詢(SparkSQL)、實(shí)時(shí)流處理(SparkStreaming)、機(jī)器學(xué)習(xí)(SparkMLlib)和圖計(jì)算(GraphX)，它們可以在同一個(gè)應(yīng)用程序中無(wú)縫地結(jié)合使用，大大減少大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)的人力成本和部署平臺(tái)的物力成本。

4、兼容性

Spark開(kāi)發(fā)容pSpark可以運(yùn)行在Hadoop模式、Mesos模式、Standalone獨(dú)立模式或Cloud中，并且還可以訪問(wèn)各種數(shù)據(jù)源，包括本地文件系統(tǒng)、HDFS、Cassandra、HBase和Hive等。

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