spark编程基础 Spark编程基础(Scala版)

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编程基础的问题，于是小编就整理了2个相关介绍spark编程基础的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是spark式跑？
2. 在大数据中，如何使用spark？

什么是spark式跑？

Spark式跑是指使用Apache Spark进行大规模数据处理和分析的一种方式。Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它提供了丰富的api和工具，可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Spark式跑的特点是通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算，以实现高效的数据处理和分析。

它支持多种编程语言，如Scala、Java和PYTHON，并提供了丰富的库和算法，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，使得开发人员可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。

在大数据中，如何使用spark？

Spark是大数据领域中最为火爆的一个分布式计算框架。

我们把Spark部署在几个或几百甚至几千服务器上后形成一个系统，然后往这个系统提交Spark作业，作业在这些服务器上分布式并行高效执行，执行结果由Spark返回给我们。

Spark及其之上的子框架（如Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等）支持多种作业类型，应用范围很广场景很丰富。典型的应用场景有：数据统计分析（如传统Oracle、MySQL做的），尤其是海量数据在大规模Spark系统中非常高效，还有海量数据挖掘方面啊，推荐系统啊，风控系统啊，只要跟数据相关的，基本上都是Spark能做的。

Spark与Hadoop的功能性质都是一样的，就是提供为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎---开源集群计算环境。简单通俗点讲，就是Spark集群能够容纳足够大规模（就是未知而且规模不停增长的）数据，在这个集群运行环境中，还能够不停的反复操作数据，还要速度非常快，还有稳定性等等，在此基础上，通过开发的分析软件，快速的以不同形式的比如图表，表格等形式提供分析结果。

Spark与Hadoop相似，但总体来说比Hadoop有优势，主要表现在某些工作负载方面比Hadoop更加优越，比如内存计算下Spark比Hadoop快很多倍，提供了80多个高级运算符很易用，提供了大量的库包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。

典型的应用场景比如大数据在广告、分析报表、推荐系统等方面的应用，比如大数据做应用分析、效果分析、定向优化、优化排名、个性化推荐、热点点击分析等等。Spark主要使用SCALA（面向对象、函数式编程语言）来实现，当然也支持J***a、Python等语言。

目前用得比较成功的比如：①腾讯社交广告（原名广点通）。借助Spark快速迭代的优势，实现了实时***集、分析、预测，在广告投放系统上，可以达到支持每天上百亿的请求数据量。而其日志数据即时查询也是达到了非常快速。②淘宝。搜索和广告业务使用Spark，用于推荐相关算法上，解决了许多问题。③优酷土豆。开始使用的是Hadoop，出现了很多问题，包括商业智能反应速度慢，效率不高等。后使用Spark，性能提升很多，交互响应很快。

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