導航:首頁 > 數據行情 > 股票大數據架構spark

股票大數據架構spark

發布時間:2024-06-22 05:01:48

1. 大數據處理為何選擇spark

大數據處理為何選擇Spark,而不是Hadoop?

一、基礎知識

1、Spark

Spark是一個用來實現快速而通用的集群計算的平台。

在速度方面,Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型,而且高效地支持更多計算模式,包括互動式查詢和流處理。

Spark項目包含多個緊密集成的組件。Spark的核心是一個對由很多計算任務組成的、運行在多個工作機器或者是一個計算集群上的應用進行調度、分發以及監控的計算引擎。

2、Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的滑空段分布式系統基礎架構。

用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下,開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲,則MapRece為海量的數據提供了計算。

很多初學者,對大數據的概念都是模糊不清的,大數據是什麼,能做什麼,學的時候,該按照什麼線路去學習,學完往哪方面發展,想深入了解,想學習的同學歡迎加入大數據學習扣扣群:740041381,有大量干貨(零基礎以及進階的經典實戰)分享給大家,並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課,給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系。

二、大數據處理選擇

Spark和Hadoop都可信譽以進行大數據處理,那如何選擇處理平台呢?

1.處理速度和性能

Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型,支持循環數據流和內存計算。

Hadoop進行計算時,需要從磁碟讀或者寫數據,同時整個計算模型需要網路傳輸,導致MapRece具有高延遲的弱點。

據統計,基於Spark內存的計算速度比Hadoop MapRece快100倍以虧襲上,基於磁碟的計算速度也要快10倍以上。

2.開發難易度

Spark提供多語言(包括Scala、Java、Python)API,能夠快速實現應用,相比MapRece更簡潔的代碼,安裝部署也無需復雜配置。使用API可以輕松地構建分布式應用,同時也可以使用Scala和Python腳本進行互動式編程。

2. 大數據為什麼要選擇Spark

Spark,是一種"One Stackto rule them all"的大數據計算框架,期望使用一個技術堆棧就完美地解決大數據領域的各種計算任務。Apache官方,對Spark的定義就是:通用的大數據快速處理引擎。Spark除了一站式的特點之外,另外一個最重要的特點,就是基於內存進行計算,從而讓它的速度可以達到MapRece、Hive的數倍甚至數十倍!現在已經有很多大公司正在生產環境下深度地使用Spark作為大數據的計算框架,包括eBay、Yahoo!、BAT、網易、京東、華為、大眾點評、優酷土豆、搜狗等等。
超強的通用性
Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技術組件,可以一站式地完成大數據領域的離線批處理、互動式查詢、流式計算、機器學習、圖計算等常見的任務。
東時大數據學習java語言基礎、java面向對象、Java框架、web前端、Linux入門、hadoop開發、Spark等內容。

閱讀全文

與股票大數據架構spark相關的資料

熱點內容
股票軟體什麼時間開始 瀏覽:168
股票業務員靠什麼賺錢 瀏覽:272
礦泉水股票最新價格 瀏覽:541
證券股票大魚號 瀏覽:872
人工智慧網路安全股票龍頭股 瀏覽:952
非開市日股票開戶審核多長時間 瀏覽:114
一隻股票一直不公布季度報表 瀏覽:25
怎麼看股票前十年的業績 瀏覽:627
中國人保股票資訊 瀏覽:293
軍工基金國瑞科技股票行情 瀏覽:118
股票派發現金的依據 瀏覽:432
股票五萬投資 瀏覽:38
股票l2數據怎麼獲取 瀏覽:285
中通速遞股票走勢 瀏覽:775
長盈精密股票行業分析 瀏覽:103
中國股票賭博 瀏覽:309
股票跌停卻資金大筆流入 瀏覽:508
京東方a股票最新消分紅息 瀏覽:571
資產收購對股票影響 瀏覽:41