spark编程入门 spark编程基础课后题答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark编程入门的问题，于是小编就整理了2个相关介绍spark编程入门的解答，让我们一起看看吧。

1. 代号spark怎么驯马？
2. 在hadoop和spark之间如何取舍？

代号spark怎么驯马？

代号Spark驯马的一般步骤如下：
1. 建立基础：首先需要建立良好的人与马之间的关系和互动基础。与马建立联系需要耐心、关爱和尊重。
2. 了解马的本能和特点：驯马需要了解马的本性、习性和特点。马是群居动物，具有敏锐的感觉和求生本能，因此需要建立起对马的信任。
3. 建立领导地位：成为马的领导者，马需要认可你的权威并信任你的指导。通过一致性、自信和决断力来建立这种领导地位。
4. 建立彼此的信任：马是敏感、敏锐的动物，建立与马的互信是驯马的关键。通过亲密和耐心的接触，逐步建立马对你的信任。
5. 相互理解和沟通：驯马需要与马进行有效的沟通和交流。通过观察马的身体语言、姿势和反应，逐步培养与马之间的默契和理解。
6. 训练和培养：根据驯马的目标和需求，进行相应的训练和培养。可以使用温和而有目的的方法，逐步引导马完成特定的动作和行为。
7. 维持关系和学习：驯马是一个持续的学习过程，需要不断发展和改进你与马之间的关系。维持与马的亲密接触和相互尊重的基础，可以建立一个可靠和合作的关系。
需要注意的是，驯马需要时间、耐心和专业知识。为了能够更好地驯马，你可以考虑参加马术培训课程或咨询有关驯马专家的意见。

在hadoop和spark之间如何取舍？

其实这两个工具之间一般并不存在取舍关系。

业界一般会结合试用这两个工具。

hadoop基于集群存储和分析调度的工具包，大家常用的有hdfs,mapreduce,yarn，属于平台基础设施，主要负责海量数据存储和并行计算调度。

而spark是个大数据快速分析工具，一般实在hadoop基础上运行（虽然也可独立运行），通过hadoop的yarn调度，实现海量数据的流式处理。

另外，spark也包含一个机器学习的库mllib，用来进行机器学习。

一般来说，主流业界大数据技术Hadoop和Spark都会用到，在学习的时候，两个体系都会学习，先学习Hadoop，在学Spark。

Hadoop：

Apache开源组织的一个分布式基础框架，提供了一个分布式文件系统(HDFS)、分布式计算（MapReduce）及统一***管理框架（YARN）的软件架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

Spark：

专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。

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到此，以上就是小编对于spark编程入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark编程入门的2点解答对大家有用。