spark大数据分析流程
本篇文章给大家分享spark大数据分析流程，以及spark大数据分析源码解析对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
spark大数据用什么语言
Spark大数据主要使用Scala语言。具体来说：核心语言：Spark框架最初且主要使用Scala语言编写，Scala是一种简洁且强大的编程语言，特别适用于实现高效的并行计算。API学习：在掌握Scala语言的基础上，深入学习Spark平台提供的API也非常重要，这有助于更好地理解和使用Spark框架。
大数据领域产品大多使用Java开发，基于JVM的语言成为必然选择。Scala的函数式编程和并发友好性，以及强大的Akka库，使得Spark选择Scala成为顺理成章之事。尽管Spark早期使用了Akka作为底层框架，但代码中仍保留了Akka的影子。至于Kafka，由于LinkedIn的主流开发语言是Scala，使用Scala开发Kafka也是合理的。
Hive是分布式数据仓库平台，Spark是用于大数据分析的框架。Hive使用HDFS作为文件管理系统，Spark依赖其他FMS。Hive使用HiveQL，Spark支持多种语言。在速度上，Spark在内存和磁盘处理方面优于Hive。Hive的读/写作业数量多于Spark，因为Spark在内存中执行中间操作。Spark在内存消耗上比Hive昂贵。
Spark框架是***用Scala语言编写的，精致而优雅。
在数据科学与大数据技术领域，Python和Java是最常被使用的编程语言。大数据处理通常基于Hadoop和Spark平台。Hadoop是一个分布式文件系统，而Spark则是一个快速通用的集群计算系统，两者结合使用能实现高效的数据处理。目前，市场上较为流行的Hadoop平台有Hortonworks提供的HDP和Cloudera提供的CDH。
大数据Spark面试,distinct去重原理,是如何实现的
带参数的distinct内部实现类似于wordcount统计单词的方法，但通过元组获取了第一个单词元素。可以使用多种方式实现distinct的去重效果。流程图清晰展示了distinct的实现原理：使用map算子将元素转化为带有null的元组；使用reduceByKey对具有相同key的元素进行统计；最后通过map算子提取元组中的单词元素，实现去重。
当处理如`[0，32000000]`和`[32000000，0]`的场景时，Roaring Bitmap可能无法区分数字顺序或正确识别重复值。在大数据领域，如活跃人数等去重指标的计算中，Roaring Bitmap可以加速计算过程，尤其是在离线执行引擎Hive/Spark中引入Roaring Bitmap来实现精准去重。
在对字段进行去重的时候，需要保证distinct在所有字段的最前面。若是distinct关键字后面有多个字段时，就会对多个字段进行组合去重，只有当多个字段组合起来的值是相等的才能够被去重。
什么是Spark
Spark 是一种用于大规模数据处理的统一分析引擎，主要由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人开发。其核心数据结构弹性分布式数据集（RDD）允许程序员在大规模集群中进行内存运算，并具有一定的容错机制。
spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。
Spark是一个由UC Berkeley AMP实验室开源的并行计算框架，基于MapReduce实现。与Hadoop MapReduce相比，Spark在中间输出和结果存储于内存中，从而避免了读写HDFS的开销，更适合于迭代运算，如数据挖掘和机器学习。
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是一个基于内存计算的云计算大数据平台，是第二代云计算大数据技术。以下是关于Spark的详细解释：技术定位：Spark被视为云计算大数据的集大成者，并且被认为是Hadoop的取代者。性能优势：Spark在实时流处理、交互式查询、机器学习、图处理、数据统计分析等方面具有显著优势。
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