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大数据Spark框架有哪些优点?

木马童年 2020-10-16 15:16 13 0

大数据Spark框架有哪些优点?在众多大数据计算框架当中,Spark已经获得了广泛地认可,尤其是Spark的优点,给了Spark框架在大数据计算领域的强劲竞争优势。Spark在国内的发展,实际上是从2013、2014才开始逐渐得到重 ...

大数据Spark框架有哪些优点?在众多大数据计算框架当中,Spark已经获得了广泛地认可,尤其是Spark的优点,给了Spark框架在大数据计算领域的强劲竞争优势。Spark在国内的发展,实际上是从2013、2014才开始逐渐得到重用,而这也是因为随着大数据的进一步发展,Spark的优点也进一步体现出来。

通常来说,要谈Spark的优点,先要对Hadoop有一个大概的了解,Spark之所以获得优势,这与Hadoop在大数据处理的不足有关。

Hadoop是大数据处理框架的领头羊,即使是后来的Spark,也没有实现所谓的完全替代掉Hadoop,Hadoop也有着自身不可替代的优势。Hadoop的分布式计算框架MapReduce,在离线数据计算上,能够高效稳定地完成大数据计算任务,但是在面对其他一些场景的计算任务,例如流计算、批处理等,就有了局限性。

而Spark正是在这样的背景下产生的,针对于Hadoop在目前的大数据处理上存在的局限,尤其是针对实时数据计算这一块,Spark有了明显的提升和优化。

Spark让高级分析由理想变为现实

数据时代的数据分析,对数据分析人才和数据分析工具都提出了新的要求。Spark计算框架,将各个数据分析场景和需求整合到统一的框架下,包括查询加速、机器学习库、图形处理引擎以及流分析引擎等。有了Spark的加持,企业对于高级数据分析的需求也能得到满足。

Spark框架的易操作性

早期的Hadoop,在编程上都是以MapReduce为模型,基于Hadoop系统的所有请求,都需要转换成MapReduce任务,这使得普通的用户在操作Hadoop平台上要求更高的技术门槛。而Spark,在设计之初就考虑到了这样的情况,只要掌握数据库技能、及一定程度的脚本技能(使用Python或者Scala语言),就能很好地操作Spark系统了。

大数据Spark框架有哪些优点?总的来说,Spark的优点还是比较明显的,当然也是相对于Hadoop而言的,而随着大数据的发展,Hadoop和Spark也都在各自擅长的部分继续发挥着作用,满足企业的大数据处理需求。

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