spark大数据分析实战-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark大数据分析实战的问题，于是小编就整理了4个相关介绍spark大数据分析实战的解答，让我们一起看看吧。

1. spark大数据处理技术？
2. spark可以处理上万条数据不？
3. 想做大数据处理分析，该专注于学spark还是深度学习呢？
4. 在大数据中，如何使用spark？

spark大数据处理技术？

作为大数据处理的主流框架之一，Spark在近几年的发展趋势无疑是很好的。Spark继承了第一代计算框架Hadoop MapReduce的优势，专注于计算性能优势的提升，大大提升了大规模数据处理的效率。

Spark是针对超大数据***的处理而涉及的，基于分布式集群，实现准实时的低延迟数据处理。理论上来时，Spark的计算速度比Hadoop提升了10-100倍。

spark可以处理上万条数据不？

可以

A：Spark是高性能计算目前最佳的选择大数据计算平台；Spark的内存计算、快速迭代、D***等都为大规模高性能数值计算提供了天然优势；

尤其值得一提的Spark框架的编写使用Scala，应用程序开发也主要是Scala，而Scala是分布式多核编程的核心语言，

其Function编程模型、Actor和并发的能力让大规模高性能数值计算如虎添翼；

Spark配合Tachyon可以极大的提升大规模高性能数值计算的效率。

是的，Apache Spark是一个分布式计算框架，可以处理上万条数据。它通过将数据分布在多个节点上进行并行处理，从而实现高效的数据处理和分析。

同时，Spark还提供了丰富的API和优化技术，可以处理大规模数据集，并在集群中进行任务调度和***管理，以实现高性能和可扩展性。因此，Spark非常适合处理大规模数据集和复杂的数据处理任务。

想做大数据处理分析，该专注于学spark还是深度学习呢？

spark是工具，深度学习是解决问题的策略。如果做大数据分析，至少应该熟练使用一种工具，并深入理解常用的算法。如果是是做大数据分析，并不需要做到代码级和架构级熟悉spark。因为它仅仅是一个工具，熟练使用即可。如果题主具有较好的编程基础，一个月的时间足够学好sparksql和sparkml。更多的精力应该用在算法学习上。但如果题主想要学习深度学习，不建议学习spark。因为常用的CNN、RNN等模型，通常利用GPU计算，而不是CPU计算，而spark是内存计算框架，主要是在CPU上完成计算，计算效率不如GPU。因此，如果使用深度学习做大数据分析，可以用TensorFlow等框架。

首先，你最需要明白的是大数据处理分析，最需要学习研究的是什么？

其次，需要弄清楚，spark最大的特长是什么，主要用来解决什么？

最后，deep learning 是用来做什么的，同样需要弄清楚。

此时，big data ***ysis 的主要任务，和 spark主要功能匹配吗？

研究生解决以上问题，没问题。如有疑问，欢迎留言

在大数据中，如何使用spark？

Spark与Hadoop的功能性质都是一样的，就是提供为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎---开源集群计算环境。简单通俗点讲，就是Spark集群能够容纳足够大规模（就是未知而且规模不停增长的）数据，在这个集群运行环境中，还能够不停的反复操作数据，还要速度非常快，还有稳定性等等，在此基础上，通过开发的分析软件，快速的以不同形式的比如图表，表格等形式提供分析结果。

Spark与Hadoop相似，但总体来说比Hadoop有优势，主要表现在某些工作负载方面比Hadoop更加优越，比如内存计算下Spark比Hadoop快很多倍，提供了80多个高级运算符很易用，提供了大量的库包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。

典型的应用场景比如大数据在广告、分析报表、推荐系统等方面的应用，比如大数据做应用分析、效果分析、定向优化、优化排名、个性化推荐、热点点击分析等等。Spark主要使用SCALA（面向对象、函数式编程语言）来实现，当然也支持J***a、Python等语言。

目前用得比较成功的比如：①腾讯社交广告（原名广点通）。借助Spark快速迭代的优势，实现了实时***集、分析、预测，在广告投放系统上，可以达到支持每天上百亿的请求数据量。而其日志数据即时查询也是达到了非常快速。②淘宝。搜索和广告业务使用Spark，用于推荐相关算法上，解决了许多问题。③优酷土豆。开始使用的是Hadoop，出现了很多问题，包括商业智能反应速度慢，效率不高等。后使用Spark，性能提升很多，交互响应很快。

到此，以上就是小编对于spark大数据分析实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark大数据分析实战的4点解答对大家有用。