spark大数据分析技术与实战

接下来为大家讲解spark大数据技术体系的论文，以及spark大数据分析技术与实战涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据导论(4)——大数据计算
• 2、应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理
• 3、自从flink成熟之后,spark是否慢慢成为鸡肋?
• 4、大数据具体技术有哪些
• 5、十分钟入门Spark概念与原理

大数据导论(4)——大数据计算

本文介绍大数据的核心技术——大数据计算。大数据计算主要分为批处理框架、流计算框架、交互式分析框架三大类。批处理框架，如Hadoop，其核心是MapReduce处理步骤，包括分片、解析键值对、执行map任务、分组排序、启动reduce任务等。

《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。

计算机导论、C语言、离散数学。数据科学与大数据技术专业课程有计算机导论、C语言、离散数学、统计分析方法、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、大数据导论、计算机网络、数据存储、高性能计算、人工智能、机器学习与数据挖掘等。

大数据导论是一门介绍大数据基本概念、技术和应用的课程。它通常由以下几个模块组成： 大数据概述：这一模块主要介绍大数据的基本概念，包括数据的来源、类型、特点和价值等。此外，还会讨论大数据对社会经济的影响，以及大数据的发展趋势。

应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理

也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而***用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。

基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。

自从flink成熟之后,spark是否慢慢成为鸡肋?

1、在大数据计算引擎的演进历程中，从最初Hadoop的流行，到Spark的崛起，再到Flink的成熟，每一步都承载着技术的革新与历史的进程。个人成长与技术迭代相互交织，见证了从学术研究到企业实践的转变。初窥大千世界，从在校生到Apache Flink社区的committer，这段旅程充满了挑战与机遇。

2、Spark在实现“断点续算”能力上更为直接与简便，而Flink的checkpoint机制在实现上复杂且要求较高，学习与使用成本相对更高。尽管Flink可能在某些功能上更加强大，但在简单场景下，Spark的checkpoint功能明显优于Flink。通过本次对比测试，我们发现Spark与Flink在checkpoint功能上的差异，以及各自的优缺点。

3、总之，学习Spark是必要的，它不仅为你打下坚实的数据处理基础，还能帮助你更好地理解Flink的工作原理。建议先从Spark开始，逐步过渡到Flink，这样可以更全面地掌握大数据处理技术。

4、直到Spark 5，Spark使用Java堆来缓存数据。虽然项目开始时更容易，但它导致了内存不足（OOM）问题和垃圾收集（gc）暂停。因此，从5开始，Spark进入定制内存管理，称为project tungsten。Flink从第一天起就开始定制内存管理。实际上，这是Spark向这个方向发展的灵感之一。

5、Flink 聚合结果存在不一致性，导致记录被错误地分开。代码调试后，运行结果与标准聚合结果不符，显示了错误的聚合过程。Spark 聚合结果同样不准确，且与 Flink 的错误方式不同。问题根源在于 SQL方言。Flink 和 Spark SQL 对于字段别名在 group by 条件中的识别能力不同。

6、在容错性方面，Spark和Flink都具备分布式架构下的故障恢复机制。Spark的RDD机制使得它能自动处理故障，而Flink的Chandy-Lamport算法则提供了轻量级、非阻塞的快照恢复功能，允许更高效的处理和一致性保证。

大数据具体技术有哪些

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。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

数据***：这是大数据的核心部分，包括各种结构化和非结构化的数据，如文本、图像、音频、***等。 数据处理和分析技术：包括数据挖掘、机器学习、云计算等技术，用于从大数据中提取有价值的信息。 数据管理：涉及数据的收集、存储、安全和隐私保护等方面，确保数据的有效利用。

大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。

十分钟入门Spark概念与原理

Spark以Scala语言实现，支持SQL、Python等多种编程语言，能轻松操作分布式数据集。它的核心组件包括一个Driver进程，用于提交作业并调度资源，以及Executor进程，负责执行实际计算。Driver首先从Cluster Manager（如Spark Standalone或YARN）获取资源，然后启动Executor并执行用户编写的任务。

Spark集群是一个分布式计算框架，其核心在于分布式和计算框架两个概念。它为Spark应用程序提供基础服务，通过分布式计算能力，使应用程序能在集群上运行。Spark集群以弹性分布式数据集（RDD）为核心实现分布式计算，具有不可变、可分布式、可并行操作的特性。

RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系。

Spark streaming： 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。

Spark Streaming则专注于实时流式计算，适用于实时数据处理场景，提高数据分析时效性。Spark MLlib为机器学习领域提供了丰富工具，支持多种算法，加速模型训练和预测。Spark GraphX则在图计算领域发挥强大作用，适合处理复杂关系网络数据。

Partition 的数量创建task。 Spark基础设施 ： sparkConf ：管理Spark应用程序的各种配置信息 内置PRC框架 ：实现spark各机器节点不同组件间通信 事件总线 ：SparkContext内部各组件使用事件。 度量系统 ：完成对整个Spark集群中各组件运行期状态的监控。

关于spark大数据技术体系的论文，以及spark大数据分析技术与实战的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。