12、Spark：大数据分析的强大工具

Spark：大数据分析的强大工具

1. 引言

在大数据领域，Hadoop曾是推动大数据革命的重要力量，但它存在一些局限性。例如，Hadoop以Java为核心编程语言，这要求开发者具备深厚的Java知识以及JVM调优等相关技能，使得R、Python和Scala等其他流行语言的开发者难以复用或实现自己的解决方案，限制了大数据技术的广泛应用。为了克服这些问题，AMPLab团队创建了Spark，希望提供一个更优越的替代方案。

2. 克服Hadoop的局限性

2.1 I/O 绑定操作

与Hadoop不同，Spark可以将数据存储在内存（RAM）中进行访问。虽然随着SSD和NVMe驱动器的出现，磁盘读取速度有了显著提升，但RAM的平均读取速度仍比这些新存储技术快5 - 10倍。将数据存储在RAM中，Spark在读取数据时能将时间缩短5倍以上，这对于机器学习等涉及迭代操作的任务尤为有益。

2.2 MapReduce编程模型

Hadoop主要依赖MapReduce编程模型，而Spark则没有这一要求。对于涉及复杂计算且难以并行化的用例，如机器学习算法，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，无需特定的编程模型作为先决条件。

2.3 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SQL连接、聚合等数据库操作，而无需借助外部解决方案。Spark SQL查询通常针对存储在Hive（也支持JSON）中的数据执行，并且该功能在R和Python等其他Spark API中也可用。 </