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大数据Spark技术为什么这么火

2017-12-27 19:01:04 作者:魔据大数据学院

大数据Spark技术为什么这么火?现在spark技术深受各大公司欢迎,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,可以说是一个罕见的全能选手。同时学习spark的学生也越来越多。

一、Spark最常用的应用就是做实时推荐,这也是目前比较火的一个方向。像魔据教育就引领学员们做过许多实时推荐的项目,像近期做的一次电影推荐项目。Spark采用统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题。比如魔据学员小组之间进行项目分工协作,有的同学利用以上技术进行项目答辩。

二、收集用户活动日志。收集用户的活动日志主要是为了及时展现公司策略所达成的效果,并能很好地提高推荐的准确性。需要引入Spark和Kafka。Kafka做数据列队处理,Spark提高处理速度。Spark框架是采用Scala语言编写的,要想成为Spark高手,你就必须阅读Spark的源代码,就必须掌握Scala。

 

三、实时分类工作。我们可以利用Spark Streaming收集数据,再对数据进行分类。这一功能最有名的应用就是推文的实施分类处理。

Spark是一个灵活的生态系统,拥有庞大的社区,在大数据领域的应用日益广泛也逐渐变得重要。在数据仓库、商务智能、推荐系统领域都存在着不可替代的作用。尤其是其可以对海量数据进行快速的实时处理,这一特点越发符合将来大数据处理的发展趋势。因此,Spark在大数据学习中至关重要。

精通Spark平台本身提供给开发者API,掌握Spark中面向RDD的开发模式,掌握各种transformation和action函数的使用;掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;掌握RDD的计算流程,例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等。

最后最重要的一点是,Spark是一个在企业深受欢迎的技术,越来越多的同学选择学习大数据spark技术。来魔据大数据有专业老师带你,助你顺利高薪就业。

 

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