Spark特点

最新推荐文章于 2025-06-20 12:09:50 发布
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分类专栏： spark 文章标签： spark scala java 缓存 akka
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Spark特点

1、先进架构

Spark采用Scala语言编写，底层采用了actor mode的akka作为通讯框架，代码十分简洁高效。

基于DAG图的执行引擎，减少多次计算之间中间结果写到hdfs的开销。

建立在统一抽象的RDD（分布式内存抽象）之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。

2、高效

提供Cache机制来支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销。

3、易用

Spark提供广泛的数据集操作类型（20+种），不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。

Spark支持Java,Python 和Scala API

4、提供整体解决方案

Spark内存承诺狐狸

Spark SQL交互式处理

Spark Streaming 是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互式查询应用。

Spark MLlib 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。

Spark GraphX 是一个分布式图处理框架，基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口，极大方便了大家对分布式图处理的需求。

5、与Hadoop无缝连接

Spark可以使用YARN作为他的集群管理器

读取HDFS，HBase等一切Hadoop的数据

大数据Spark（二）：四大特点
Lansonli（蓝深李）的博客
04-10 1517
Spark 四大特点 Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。 速度快 由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。 Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：.....
Spark【理论篇】01：什么是Spark、Spark的特点、与Hadoop的比较、与Hadoop的结合
weixin_40612128的博客
03-08 982
什么是Spark、Spark的特点、与Hadoop的比较、与Hadoop的结合
Spark 特点
谦卑t
01-03 5493
3、Spark 特点    3.1、Speed：快速高效  随着实时大数据应用越来越多，Hadoop 作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需 求。Hadoop MapReduce 的 Job 将中间输出和结果存储在 HDFS 中，读写 HDFS 造成磁盘 IO 成为瓶颈。Spark 允许将中间输出和结果存储在内存中，节省了大量的磁盘 IO。Apache Spark 使用最先进的 DAG...
Spark的介绍、特点、核心术语、运行过程及安装
YFater的博客
10-25 2955
文章目录一.Spark介绍二.Spark特点 一.Spark介绍 Spark 是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，其用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了 Scala、Java、Python 和 R 中的高级 API，以及支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎。它还支持丰富的高级工具集，包括用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、用于 Pandas 工作负载的 Pandas API
大数据技术之Spark
2301_82162165的博客
06-20 1081
Spark是什么定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。Spark最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing， 该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念。
一文了解Spark引擎的优势及应用场景
架构师小吴的博客
06-15 2282
而对数据计算复杂（有推荐、分类、聚类算法场景）且时延要求高的场景，如迭代计算, 交互式计算, 流计算、有机器学习算法需求，图计算需求，且成本投入可以接受的情况下使用Spark SQL,Spark SQL读取的数据都是存入到内存中，因此对机器的内存有要求，且要求内存较大, 相对较贵.总结一下，hiveSQL 应用于大规模的离线跑批，但是对时间要求不高，而Spark SQL 应用于迭代式计算和交互式数据挖掘、Spark Streaming 支持流式数据计算、Spark MLlibk提供的机器学习功能的程序库。
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解（图文解释）
showswoller的博客
12-17 8331
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解（图文解释）
什么是spark、spark特点、spark streaming和storm的区别
03-16
Spark特点包括： 1. 高速计算：Spark采用内存计算，速度比Hadoop MapReduce快10倍以上。 2. 多语言支持：Spark支持Java、Scala、Python等多种编程语言。 3. 多种计算模式：Spark支持批处理、交互式查询、流处理等...
什么是Spark、Spark特点、Spark Streaming和Storm的区别
weixin_43358229的博客
04-24 2844
Spark是一个基于内存的开源计算框架 Spark主要应用于大数据的计算,而Hadoop将主要用于大数据的存储（HDFS、HIVE、 Hbase等），Saprk+Hadoop组合，是未来大数据领域最热门的组合. Apache官方给出的定义是：通用的大数据快速处理引擎 Spsrk使用Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Mllib、GraphX成功的解决 了大数据领...
Spark 的特点
qq_45873533的博客
07-25 2830
1）快速：基于内存的计算比 MapReduce 快 100 倍，基于磁盘快 10 倍。 2）易用：编写一个 spark 的应用程序可以使用 Java, Scala, Python, R，这就使得我们的开发非常地灵活。并且，对比MapReduce,spark 内置了 80 多个高级操作，这使得开发十分高效和简单。 3）运行范围广：spark 可以运行在 local、yarn、mesos、standalone、kubernetes 等多种平台之上。它可以访问诸如 HDFS, Cassandra, HBase,
Spark有哪些特点？
Aa112233aA1的博客
11-19 1万+
Spark计算框架在处理数据时，所有的中间数据都保存在内存中。正是由于Spark充分利用内存对数据进行计算，从而减少磁盘读写操作，提高了框架计算效率。同时Spark还兼容HDFS、Hive，可以很好地与Hadoop系统融合，从而弥补MapReduce高延迟的性能缺点。所以说，Spark是一个更加快速、高效的大数据计算平台。 Spark入门到精通：Spark3.0教程 Spark3.0从入门到精通 Spark具有以下几个显著的特点： 1、速度快 小生根据官方数据统计，与Hadoop相比，Spark基于内存的运
Spark的特点
feizuiku0116的博客
02-06 758
一、速度快 由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。 二、易于使用 Spark 的版本已经更新到 Spark 3.1.2（截止日期2021.06.01），支持了包括 Java、Scala、Python 、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本。 三、通用性强 在 Spark 的基础上，S
Spark主要特点
qq_24990561的博客
01-30 1万+
1.Spark的主要特点 1.1 速度快 Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，能够在批处理和流数据获得很高的性能。根据官方的统计，它的运算速度是hadoop的100x倍，应该是有一定的条件吧！ 1.2 使用简单 Spark的易用性主要体现在两个方面。一方面，我们可以用较多的编程语言来写我们的应用程序，比如说Java,Scala,Python,R 和 SQL;另一方面，Spa...
Spark的四大特点
feizuiku0116的博客
11-14 1万+
Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点 一、速度快 由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍 Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点： Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到
Spark初学之Spark的四个特点
m0_73529477的博客
11-02 1902
关于spark的初步了解
Spark的好处及优势
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04-23 1万+
1 官网地址 链接地址 2 MapReduce局限性 1）繁杂：Map和Reduce两种操作 2）处理效率低效。 IO:Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调 度和启动开销大; 进程级别 Map端和Reduce端均需要排序 3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析) ...
《深入理解Spark》之spark特点
凌夜知惜
12-16 416
1、A list of partition(具体的概念:某个节点上连续的数据) partition的列表 一个RDD是由多个partition组成的 这些partition可以在多台服务器上 2、A function for computing each split 一般来说一个partition对应一个split 每个函数可以被应用到split 3、A list of dependence on...
spark
iqizum的博客
03-04 3167
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
spark特点
最新发布
06-25
### Apache Spark 的主要特点和优势 Apache Spark 是一个开源的、用于大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了高度并行、内存中处理的能力，支持多种数据处理任务，包括批处理、流处理和机器学习。Spark 的核心设计使其在性能、易用性和功能扩展性方面具有显著优势。 首先，Spark 通过内存计算显著提升了大数据处理效率。与传统的磁盘存储中间结果不同，Spark 将大部分计算过程保留在内存中，仅在必要时才将数据落盘。这种设计大幅减少了 I/O 操作，提高了迭代计算和交互式查询的执行速度。例如，在机器学习任务中，多次迭代的数据可以被缓存在内存中，避免了频繁的磁盘读写操作[^1]。 其次，Spark 提供了灵活的编程模型和丰富的 API 支持。其核心组件基于 RDD（弹性分布式数据集）和 DAG（有向无环图）调度机制，允许开发者以声明式的方式构建复杂的数据处理流水线。此外，Spark 支持 Scala、Java、Python 和 R 等多种语言，并且内置了 DataFrame 和 Dataset 等结构化数据处理工具，简化了开发流程并降低了学习门槛。例如，以下代码展示了如何使用 Python 进行简单的词频统计： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() text_file = spark.sparkContext.textFile("hdfs://path/to/input.txt") counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output") ``` 第三，Spark 支持多种执行模式，包括本地模式、Standalone 模式、YARN 模式和 Mesos 模式，这使其可以灵活部署在不同的集群环境中。这种灵活性使得企业可以根据自身的基础设施选择最适合的运行环境，而无需受限于特定的资源管理框架。 此外，Spark 提供了统一的数据处理平台，能够在一个引擎中完成批处理、流处理和图计算等多种任务。例如，Spark Streaming 可以实时处理数据流，GraphX 支持图计算任务，而 MLlib 则提供了一整套机器学习算法库。这种多模态的支持使得 Spark 成为一个端到端的大数据分析解决方案[^2]。 最后，Spark 的容错机制基于 RDD 的血缘关系（lineage），即通过记录数据转换操作的历史，在发生故障时可以重新计算丢失的分区，而不必重做整个任务。这种方式减少了冗余存储的需求，提高了系统效率，同时也增强了系统的可靠性和可扩展性。 综上所述，Apache Spark 凭借其内存计算能力、灵活的编程接口、多样的执行模式、统一的数据处理平台以及高效的容错机制，成为现代大数据处理领域的重要工具。 ---
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