spark大数据处理技术学什么
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简述信息一览：
什么是Spark
n.火花； 火星； 电火花； （指品质或感情）一星，丝毫，一丁点；v.引发； 触发； 冒火花； 飞火星； 产生电火花；[例句]A spark ignites the fuel in a car engine.汽车发动机中的燃料由火花点燃。
spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。
Spark 定义：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，分布式内存计算引擎。比喻：Spark如高效图书馆管理员，快速处理海量数据。对比：相比传统工具，Spark在多台机器内存中操作数据，提升分析速度。类比：传统计算领域，Java程序在单台机器上运行；Spark在多台机器上运行同一程序，高效处理大量数据。
Spark在英文中作为名词时，其含义涵盖火花、电火花、放电以及闪光体等概念。作为动词使用时，spark则意味着产生火花、点燃、引发或提出求婚。在词汇的进一步拓展中，spark的同根词形式丰富多样。在形容词方面，sparkling用于描述发光闪烁或泡沫丰富的状态，形象地描绘出火花的璀璨或液体起泡的生动景象。
【Spark重点难点08】Spark3.0中的AQE和DPP小总结
本文将总结Spark 0中的自适应查询执行（AQE）与动态分区剪裁（DPP）这两个重要特性。在Spark 0版本中，新增了多项令人兴奋的新特性，包括动态分区剪裁、自适应查询执行、加速器感知调度、支持 Catalog 的数据源API、SparkR 中的向量化、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 12 等。
Spark SQL配置中，spark.sql.adaptive.enabled参数开启Spark AQE（自动查询优化），优化查询执行***，提高SQL执行效率。而spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled参数则允许合并小数据分区，通过优化分区大小，提高SQL查询的性能。
在Spark中执行join连接时，可以***用多种方法，其中广播哈希join（broadcast hash join）在数据量足够小的情况下，可以使Join过程更快。现在，假设你在执行一个join操作，Spark最初***使用某种连接策略。
大数据需要什么技术实现
1、大数据涉及处理和分析海量异构数据，需要一系列专门的技术支持其收集、存储、处理和分析。以下是实现大数据处理所需的几个关键技术： 数据***集 流数据处理：摄取和处理来自各种来源的连续数据流，例如传感器、日志和社交媒体。批处理：从结构化和非结构化数据源定期提取和处理大型数据集。
2、分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。云技术，大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。
3、云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。
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