apachespark（Apache Spark shell）

本篇文章给大家谈谈apachespark，以及Apache Spark shell对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、apache spark是什么意思？
• 2、apache spark是什么
• 3、Apache Flink和Apache Spark有什么异同？它们的发展前景分别怎样
• 4、微软发布 .NET for Apache Spark 性能碾压Python、Scala和Java
• 5、Apache Spark在海致大数据平台中的优化实践

apache spark是什么意思？

n.火花燃做敬;火星;电火花;(指皮慎品质或感情)一星，丝毫，一丁胡裂点。

averysmallburningpieceofmaterialthatisproducedbysththatisburningorbyhittingtwohardsubstancestogether。

Asparkisatinybrightpieceofburningmaterialthatfliesupfromsomethingthatisburning.

Asparkofaqualityorfeeling,especiallyadesirableone,isasmallbutnoticeableamountofit.一站式出国留学攻略

apache spark是什么

Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克旁弊利分校的博士论文的一部分。

Apache Spark是快速、大岩易于使用的框架，允许你解决各种复杂的数据问题，无论是半结构化、结构化、流式，或运仿族机器学习、数据科学。网页链接

Apache Flink和Apache Spark有什么异同？它们的发展前景分别怎样

Apache Fink是一种大规模的数据处理工具，它以大数据量的低数据延迟和高容错性快速处理大数据。它的定义特征是它能够实时处理流数据。

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。

相同点：

都是apache 软件基金会（ASF）旗下顶级项目，都是通用数据处理平台。它们可以应册宽改用在很多的大数据应用和处理环境。两者均可在不依赖于其他环境的情况下运行于standalone模式，或是运行在基于hadoop（YARN,HDFS)之上，由于它们均是运行于内存，所以他们表现的都比hadoop要好很多。州判

二者的不同：

Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正巧蔽的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理，这就允许流数据灵活地在操作窗口。

Spark 在另一方面是基于弹性分布式数据集（RDD），这（主要的）给于spark基于内存内数据结构的函数式编程。它可以通过固定的内存给于大批量的计算。

微软发布 .NET for Apache Spark 性能碾压Python、Scala和Java

上图显示了针对Apache Spark与Python和Scala的.NET的每个查询性能。.NET for Apache Spark在Python和Scala上运行良好。此外，在UDF性能至关重要的情况下，例如查询1，其中在JVM和CLR .NET之间知胡传递3B行非字符串数据，Apache Spark比Python快2倍。

同样重要的是要说这是我们为Apache Spark首次推出的.NET，我们的目标是进一步投资改进和基准性能（例如Arrow优化）。宽猛亮您可以按照我们的说明在我们的GitHub仓库上对此进行基准测试。

.NET for Apache Spark是将.NET打造成构建大数据应用程序的重要技术堆栈的第一步。近期慎宽规划路线

开源地址：

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Apache Spark在海致大数据平台中的优化实践

本文来自由海致网谈厅络技术公司翟士丹分享。专注于大数据技术领域，Apache Spark Contributor，有丰富的Spark SQL引擎调优经验。

海致全称海致网络技术公司，成立于2013年7月。作为一家技术驱动的创业型公司，海致的创始班底拥有丰富的技散腔术经验。核心团队成员来自百度、微软、IBM、EMC、硅谷等知名企业的资深互联网专家。

产品架构如下：

平台的整体技术架构如下：

多含掘隐数据整合，形成统一的数据口径：

灵活易用高性能的可视化探索式分析：

数据同步：

OLAP任意多维分析引擎实现：

数据建模系统实现：

机器学习实现：

性能及稳定性优化：

关于apachespark和Apache Spark shell的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。