spark（關(guān)于spark的簡介）

大家好，spark，關(guān)于spark的簡介很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎。

2、Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。

3、Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

4、Spark 是在 Scala 語言中實現(xiàn)的，它將Scala 用作其應用程序框架。

5、與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

6、盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統(tǒng)中并行運行。

7、通過名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。

8、Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應用程序。

本文關(guān)于spark的簡介就講解完畢，希望對大家有所幫助。