12、大数据分析中的Spark技术全解析

大数据分析中的Spark技术全解析

1. 引言

在大数据分析领域，传统的Hadoop存在一些局限性。Hadoop以Java为核心编程语言，这要求开发者具备深厚的Java知识，包括JVM调优、垃圾回收等相关主题。这使得使用R、Python和Scala等其他流行语言的开发者难以重用或实现他们熟悉的解决方案，限制了大数据技术的广泛应用。而Spark的出现，正是为了解决这些问题，提供了一个更优越的替代方案。

2. Spark对Hadoop局限性的克服

• I/O 绑定操作 ：与Hadoop不同，Spark可以将数据存储在内存（RAM）中。内存的读取速度比磁盘快得多，即使是现代的SSD和NVMe驱动器，内存的读取速度仍然比它们快5 - 10倍。因此，Spark在读取数据时能提供5倍或更多的性能提升，尤其对于机器学习中的迭代操作，这种内存存储和读取数据的能力带来了巨大的好处。
• MapReduce编程模型 ：Hadoop主要依赖MapReduce编程模型，而Spark则没有这个限制。对于复杂的定量分析，如难以并行化的机器学习算法，Spark通过将编程模型与平台解耦，允许用户使用各种语言编写和执行代码，而无需特定的编程模型作为先决条件。
• 非MR用例 ：Spark生态系统中的Spark SQL、Spark Streaming等组件提供了丰富的功能，用户可以执行常见的数据库操作，如SQL连接、聚合等，而无需依赖外部解决方案。Spark SQL查询通常针对存储在Hive中的数据执行，并且该功能也可在R和Python等其他Spar