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Apache Spark 有哪些优势

Apache Spark的优势有:1、速度;2、易用性;3、通用性;4、开源框架创新性。Spark 可以使用比 Hadoop 快 100 倍的速度运行工作负载,Spark 提供了 80 多个高级运算符,可轻松构建并行应用,提供了 80 多个高级运算符,可轻松构建并行应用,开源社区的集体力量能够提供更多想法、以更快的速度进行开发。

一、Apache Spark的优势

1、速度

您可以使用比 Hadoop MapReduce 快 100 倍的速度运行工作负载。Spark 采用最先进的有向无环图调度器、查询优化器和物理执行引擎,实现了批处理和流处理数据的高性能。

2、易用性

Spark 提供了 80 多个高级运算符,可轻松构建并行应用。您可以通过 Scala、Python、R 和 SQL Shell 以交互方式使用 Spark 来快速编写应用。

3、通用性

Spark 支持很多库,包括 SQL 和 DataFrame、用于机器学习的 MLlib、GraphX 和 Spark Streaming。您可以在同一应用中顺畅地组合使用这些库。

4、开源框架创新性

与致力于开发专有解决方案的内部团队相比,Spark得到了全球性社区的支持,各地的专业人员团结在一起,以更快、更高效的方式引入新概念和功能。开源社区的集体力量能够提供更多想法、以更快的速度进行开发,以及在出现问题时及时进行问题排查,进而缩短产品上市时间。

二、为何要选择 Spark 而非仅支持 SQL 的引擎

Apache Spark 是一个快速通用集群计算引擎,可以部署在 Hadoop 集群中或以独立模式部署。借助 Spark,程序员可以使用 Java、Scala、Python、R 和 SQL 快速编写应用,这使得具有统计学经验的开发者、数据科学家和高级商业人士都可以使用它。使用 Spark SQL,用户可以连接到任何数据源,并将其呈现为可供 SQL 客户端使用的表。此外,交互式机器学习算法可以在 Spark 中轻松实现。

三、公司如何使用 Spark

许多公司都在使用 Spark 帮助其简化具有挑战性的计算密集型任务,即处理和分析大量实时或归档数据,包括结构化和非结构化数据。Spark 还能让用户无缝整合相关的复杂功能,如机器学习和图算法。

数据工程师

数据工程师使用 Spark 进行编码及构建数据处理作业 – 可以选择使用扩展的语言集进行编程。

数据科学家

数据科学家可以将 Spark 与 GPU 结合使用,获取更丰富的分析和机器学习经验。使用熟悉的语言更快速地处理大量数据的能力有助于加速创新。

以上就是关于Apache Spark的优势、为何要选择 Spark 而非仅支持 SQL 的引擎以及公司如何使用 Spark的全部内容了,希望对你有所帮助。

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