spark大数据用什么语言？
一、spark大数据用什么语言？
第一阶段：熟练的掌握Scala语言
1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;
2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;
3，尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;
第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API
1，掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用;
2，掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;
3，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
第三阶段：深入Spark内核
此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：
1，通过源码掌握Spark的任务提交过程;
2，通过源码掌握Spark集群的任务调度;
3，尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节;
第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用
Spark
作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：
1， Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;
2， Spark的离线统计分析功能，Spark 1.0.0版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握;
3，对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;
第五阶级:做商业级别的Spark项目
通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。
第六阶级：提供Spark解决方案
1，彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;
2，根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;
3，根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架。
二、spark和hadoop的区别？
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. 资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
三、hadoop+spark构建的高可用大数据的功能？
hadoop+spark构建的高可用大数据具有以下功能：高可用、分布式存储、数据处理和分析。首先，hadoop+spark构建的高可用大数据系统能够实现高可用性，即在某个节点发生故障时，系统能够自动切换到其他节点，保证数据的持续可用性。其次，这种系统采用分布式存储的方式，将大量的数据分散存储在多个节点上，提高了数据的安全性和可靠性。即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他节点中恢复。此外，hadoop+spark还提供了强大的数据处理和分析能力。Hadoop通过分布式计算框架MapReduce，能够高效地处理大规模数据。而Spark则提供了更快速的数据处理和分析能力，支持实时计算和复杂的数据处理任务。总之，hadoop+spark构建的高可用大数据系统具有高可用性、分布式存储、数据处理和分析等功能，能够满足大规模数据处理和分析的需求。
四、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是针对超大数据集合的处理而涉及的，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。
相关文章