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      spark大數據處理技術?

      發布時間:2023-05-03 12:23來源:www.linkseekers.com作者:宇宇

      一、spark大數據處理技術?

      作為大數據處理的主流框架之一,Spark在近幾年的發展趨勢無疑是很好的。Spark繼承了第一代計算框架Hadoop MapReduce的優勢,專注于計算性能優勢的提升,大大提升了大規模數據處理的效率。

      Spark是針對超大數據集合的處理而涉及的,基于分布式集群,實現準實時的低延遲數據處理。理論上來時,Spark的計算速度比Hadoop提升了10-100倍。

      二、spark快速大數據分析的源碼怎么使用

      如果你沒有這方面的專業知識的話,肯定是沒法下手去做的,是需要大數據方面專業的人才才能解決的,必須學過java,linux,mysql,hadoop,spark的工具才能使用,還談不上熟練的層次呢。檸檬學院大數據。

      三、如何從菜鳥成長成spark大數據高手

      第一階段:熟練掌握Scala語言

      1,spark框架是采用scala語言寫的,精致優雅。想要成為spark高手,你就必須閱讀spark源碼,就必須掌握scala。?

      2,雖然現在的spark可以使用多種語言開發,java,python,但是最快速和支持最好的API依然并將永遠是Scala的API,所以必須掌握scala來編寫復雜的和高性能的spark分布式程序。?

      3尤其是熟練掌握Scala的trait,apply,函數式編程,泛型,逆變,與協變等。

      第二階段:精通spark平臺本身提供給開發折的API

      1,掌握spark中面向RDD的開發模式,掌握各種transformation和action函數的使用。?

      2,掌握Spark中的款依賴和窄依賴,lineage機制。?

      3,掌握RDD的計算流程,如Stage的劃分,spark應用程序提交給集群的基礎過程和Work節點基礎的工作原理。

      第三階段:深入Spark內核

      此階段主要是通過Spark框架的源碼研讀來深入Spark內核部分:?

      1,通過源碼掌握Spark的任務提交,?

      2,通過源碼掌握Spark的集群的任務調度,?

      3,尤其要精通DAGScheduler,TaskScheduler和Worker節點內部的工作的每一步細節。

      第四階段:掌握Spark上的核心框架的使用

      Spark作為云計算大數據時代的集大成者,在實時流式處理,圖技術,機器學習,nosql查詢等方面具有明顯的優勢,我們使用Spark的時候大部分時間都是在使用其框架:?

      sparksql,spark streaming等?

      1,spark streaming是出色的實時流失處理框架,要掌握,DStream,transformation和checkpoint等。?

      2,spark sql是離線統計分析工具,shark已經沒落。?

      3,對于spark中的機器學習和Graphx等要掌握其原理和用法。

      第五階段:做商業級的spark項目

      通過一個完整的具有代表性的spark項目來貫穿spark的方方面面,包括項目的框架設計,用到的技術的剖析,開始實現,運維等,完善掌握其中的每一個階段和細節,以后你就可以從容的面對絕大多數spark項目。

      第六階段:提供spark解決方案

      1,徹底掌握spark框架源碼的每一個細節,?

      2,根據步同的業務場景的需要提供spark在不同場景的解決方案,?

      3,根據實際需要,在spark框架基礎上經行2次開發,打造自己的spark框架。

      四、請教spark通過jdbc讀取大量數據

      Hadoop(大數據分析領域無可爭辯的王者)專注于批處理。這種模型對許多情形(比如為網頁建立索引)已經足夠,但還存在其他一些使用模型,它們需要來自高度動態的來源的實時信息。

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