2021-04-26 19:55发布
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析 过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分 别管理的负担。
Spark的特点：
Spark致力于打造大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个特点：
1、软件栈中所有的程序库和高级组件 都可以从下层的改进中获益。
2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运 行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。
3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。
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Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
Spark的结构：Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析 过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分 别管理的负担。
Spark的特点：
Spark致力于打造大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个特点：
1、软件栈中所有的程序库和高级组件 都可以从下层的改进中获益。
2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运 行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。
3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。
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