spark大数据处理的场景

xiaofei
大数据处理
2025-02-09 14:45:22
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本篇文章给大家分享spark大数据处理的场景，以及spark3大数据实时处理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)
2、基于spark是什么意思?
3、内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?
4、apachespark是什么
5、spark能够帮助我们处理那些需要大量处理实时或压缩数据的计算密集型的...

大数据Spark和Hadoop以及区别(干货)

1、在性能上，Spark以其内存计算的优势，批处理速度比MapReduce快，而流式计算则具有实时性。Hadoop则以磁盘级计算为主，处理速度相对较慢，但其恢复性更强，适合对数据持久性要求高的场景。总的来说，Spark与Hadoop在大数据处理中各有优劣，适合不同的场景需求。

2、数据处理方式： Hadoop主要基于批处理，处理大规模数据集，适用于离线数据分析；Spark则支持批处理、流处理和图计算，处理速度更快，适用于实时数据分析。运行模型： Hadoop依赖集群进行分布式计算，其核心是MapReduce模型；而Spark支持多种编程范式，如RDD、DataFrame和SQL等，可以更灵活地处理数据。

（图片来源网络，侵删）

3、平台不同：spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。

4、spark和hadoop的区别据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。

5、Hadoop和Apache Spark在解决大数据问题时各有侧重。Hadoop是一个分布式数据基础设施，它利用普通计算机组成的集群来存储大规模数据集，避免了昂贵的服务器硬件成本。同时，Hadoop还负责数据的索引和跟踪，显著提升了大数据处理和分析的效率。Spark则专注于处理分布式存储的大数据，它并不进行数据的分布式存储。

（图片来源网络，侵删）

6、在大数据领域中，Apache Hadoop与Apache Spark是两个广泛使用的开源框架。它们各自在分布式计算、数据处理及存储方面有着独特的功能与优势。下面我们将从核心机制、应用领域、开发语言、执行效率与架构等方面对比Spark与Hadoop，以揭示它们之间的区别。

基于spark是什么意思?

基于Spark是指构建在Apache Spark之上的应用程序或平台。Spark是一个高性能的大数据计算引擎，可以大大加速批量数据处理和实时数据流处理。它支持多种编程语言和处理模式，包括批处理、流处理、机器学习、图形处理等。基于Spark的应用程序或平台可以为企业提供更快速，更灵活的数据处理和分析解决方案。

Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。

基于ElasticSearchElasticSearch的聚合和Term Vector功能可以用于词频统计。方案一利用聚合功能统计索引或多文档的词频，适合大规模数据；方案二适用于单文档深入分析。基于SparkSpark的分布式计算能力在大规模数据处理中表现出色，JavaWordCount示例展示了其在词频统计上的应用。

Spark也是一个分布式计算框架，但与Hadoop不同的是，它***用了一种基于RDD的分布式内存计算模型。RDD（Resilient Distributed Dataset）是一种容错的、可分区的数据集，Spark可以将RDD存储在内存中，从而实现快速的数据处理。Spark还提供了多种操作数据集的方法，如map、reduce、filter等。

首先，让我们明确几个基本概念：Spark底层是基于RDD的计算引擎，提供高性能计算能力；Spark SQL负责SQL语法解析，旨在简化编程和优化性能；Hive MR则是Hadoop中的MapReduce计算引擎，用于大数据处理。Spark-SQL是将SQL与SparkRDD引擎结合，用户可以直接编写SQL查询，然后由Spark进行分布式计算。

Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。主要特点：分布式计算内存计算容错多计算范式 Spark于2009 年诞生于加州大学伯克利分销AMPLab。

内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?

1、在Spark内部，单个executor中的RDD分片数据通过Iterator以流式访问方式处理。迭代器的hasNext和next方法由RDD lineage上各转换操作携带的闭包函数复合而成。此过程在用户未要求缓存结果时，内存占用极小，元素处理后即落地或丢弃，避免了长期内存占用。

2、在所有情况下，建议仅为Spark分配最多75%的内存；留下其余的操作系统和缓冲区缓存。需要多少内存取决于你的应用程序。要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。

3、内存容量足够大，还得真正分给了Spark才行。Spark建议需要提供至少75%的内存空间分配给Spark，至于其余的内存空间，则分配给操作系统与buffer cache。这就需要部署Spark的机器足够干净。

apachespark是什么

Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理平台。它提供了高效的数据处理和分析工具，允许在分布式环境中进行高效的数据处理、机器学习和图形处理。以下是关于Apache Spark的数据处理能力：Apache Spark能够在集群中对大规模数据进行快速处理。

Apache Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。

Apache Flink 和 Apache Spark 都是 Apache 软件基金会旗下的顶级开源项目，它们被设计用于处理大规模数据集。两者都提供了通用的数据处理能力，并且可以独立运行或在 Hadoop 生态系统（如 YARN 和 HDFS）之上运行。由于它们主要在内存中处理数据，它们通常比传统的 Hadoop 处理要快。