作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Spark是一种开源快速通用大数据分析框架。它能够在超高速的数据处理能力下，轻松完成海量数据处理任务。相比于其他大数据处理系统(如Hadoop)来说，Spark具有如下优点：
- 更快的速度：Spark可以更快地处理超高速的数据，特别是在内存计算时，相对于Hadoop MapReduce，Spark具有较大的加速优势。
- 内存计算：Spark支持基于内存的计算，这使得其适用于实时、交互式查询、机器学习等应用场景，这些情况下计算资源往往有限。
- 统一存储层：Spark采用了统一的存储模型，使得其存储模型具有容错性，同时在同一个集群上，不同用户的程序可以共享数据，避免数据的重复传输。
- 可扩展性：Spark可以按需增加或者减少计算资源，方便用户根据需求调整任务规模和性能。
- SQL支持：Spark提供SQL接口支持，使得大数据分析更简单便捷。
本文将从以下几个方面对Spark进行全面的介绍：
- Spark基础知识：包括Spark Core, Spark Streaming, MLlib, GraphX, DataFrame等模块。
- 实践案例分析：主要从WordCount案例出发，深入分析Spark在解决词频统计中的作用及原理。
- 分布式计算的挑战：通过分析wordcount案例的实现方式，阐述Spark在分布式计算中遇到的一些挑战，并给出相应的解决方案。
- 大数据实时处理的原理：通过阐述Spark Streaming的设计原理ÿ
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132288924
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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