python大数据平台搭建

xiaofei
大数据处理
2024-10-20 19:36:26
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接下来为大家讲解python大数据处理框架，以及python大数据平台搭建涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、hadoop和spark哪个好
2、大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么
3、大数据学python还是java
4、哪个大数据技术软件是处理excel的数据的的?
5、什么是spark

hadoop和spark哪个好

spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。

（图片来源网络，侵删）

Hadoop/MapReduce和Spark最适合的都是做离线型的数据分析，但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景，而Spark则适用于数据量不是很大的情景。这儿所说的“很大”，是相对于整个集群中的内存容量而言的，因为Spark是需要将数据HOLD在内存中的。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

此外，在调查的过程中，传统的科技公司像eBay、Verizon、惠普和亚马逊等主流厂商已经开始使用Spark，但是Hadoop还没有被大规模的抛弃。相反，用户使用Spark作为系统的介绍，利用这个程序来突破Hadoop的障碍，两者的结合，使得工作更高效地完成。

（图片来源网络，侵删）

资源隔离。有些集群是专用的，比如给你三台设备只跑一个spark，那还算Ok。但在很多规模很小的团体中，在有限的硬件设备的情况下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，这个时候，我们希望它们之间是不会互相干扰的。

大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么

1、首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。1） Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢？java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。2） python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。

2、大数据技术主要学习内容包括：数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化以及大数据平台开发等。数据处理在大数据技术中，数据处理是核心基础。学习者需要掌握如何***集、清洗、整合和转换数据，使其适应后续的分析和挖掘工作。这一阶段主要涉及数据***集技术、数据清洗方法和数据格式转换等技能。

3、大数据专业主要学习内容包括：数据科学基础、数据处理技术、大数据分析方法和应用实践等。大数据专业是一个综合性很强的学科，涉及的知识点非常广泛。数据科学基础这部分内容主要包括计算机科学、统计学和数学等基础知识。学生需要掌握数据科学的基本原理，了解数据的***集、存储和处理方式。

大数据学python还是java

1、大数据开发需要学一些编程，其中Linux和Ja是必须要掌握的，这时较基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。Ja JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。

2、Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。此外，Python的许多库如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等为其在数据处理和可视化方面提供了强大的支持。

3、大数据技术专业融合了统计学、数学和计算机科学等基础学科，同时还拓展到了生物、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学等领域。学习编程语言是必不可少的一部分，Java、Python、Scala、R等语言是常见的选择。

哪个大数据技术软件是处理excel的数据的的?

1、Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中，并进行各种数据转换和分析操作。Python Pandas：Pandas是一个强大的数据处理库，在Python生态系统中广泛使用。

2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

3、用途：Excel是一个广泛使用的电子表格程序，主要用于数据分析、数据清洗、简单的数据可视化和基本的预测模型。而Power BI是一个商业智能工具，用于数据建模、创建交互式报告和仪表板，以及进行数据分析和可视化。数据处理能力：Excel在数据处理方面功能强大，可以进行数据清洗、筛选、排序等基本操作。