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② 簡述spark的基本流程

有以下四個步驟。
1.構建SparkApplication的運行環境（啟動SparkContext），SparkContext向資源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注冊並申請運行Executor資源。
2.資源管理器分配Executor資源並啟動StandaloneExecutorBackend，Executor運行情況將隨著心跳發送到資源管理器上。
3.SparkContext構建成DAG圖，將DAG圖分解成Stage，並把歷悉Taskset發送給TaskScheler。Executor向SparkContext申請Task，TaskScheler將Task發放給Executor運行同時SparkContext將應用程序代碼發放給Executor。
4.Task在Executor上運備爛羨行，運行完畢釋放所有資源。
ApacheSpark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大學伯克利分校仿拍的AMP實驗室)所開源的類HadoopMapRece的通用並行框架，Spark，擁有HadoopMapRece所具有的優點；但不同於MapRece的是——Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapRece的演算法。

③ spark處理4億數據要多久

大概4.5個小時
Apache Spark 是專為大規模數據處理而設告悔虧計的快速襪神通用的計算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapRece的通用並行框架，Spark，擁有Hadoop MapRece所具有的優點；但不同於MapRece的是——Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapRece的演算法。
Spark 是一前祥種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

④ 如何使用spark做大數據分析

動手實驗Apache Spark的最好方式是使用互動式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell兩種互動式命令行。
可以從 這里下載Apache Spark，下載時選擇最近預編譯好的版本以便能夠立即運行shell。
目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，發布時間是2015年9月9日。
tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz

運行Python Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/pyspark

在本節中不會使用Python Shell進行演示。
Scala互動式命令行由於運行在JVM上，能夠使用java庫。
運行Scala Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/spark-shell

執行完上述命令行，你可以看到下列輸出：
Scala Shell歡迎信息
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.5.0
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0

下面是一些簡單的練習以便幫助使用shell。也許你現在不能理解我們做的是什麼，但在後面我們會對此進行詳細分析。在Scala Shell中，執行下列操作：
在Spark中使用README 文件創建textFileRDD
val textFile = sc.textFile("README.md")

獲取textFile RDD的第一個元素
textFile.first()
res3: String = # Apache Spark

對textFile RDD中的數據進行過濾操作，返回所有包含「Spark」關鍵字的行，操作完成後會返回一個新的RDD，操作完成後可以對返回的RDD的行進行計數
篩選出包括Spark關鍵字的RDD然後進行行計數
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark.count()
res10: Long = 19

要找出RDD linesWithSpark單詞出現最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，將RDD中的各行映射成一個數，然後再使用rece方法找出包含單詞數最多的行。
找出RDD textFile 中包含單詞數最多的行
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => if (a > b) a else b)
res11: Int = 14

返回結果表明第14行單詞數最多。
也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因為map和rece方法接受scala函數字面量作為參數。
在scala shell中引入Java方法
import java.lang.Math
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => Math.max(a, b))
res12: Int = 14

我們可以很容易地將數據緩存到內存當中。
將RDD linesWithSpark 緩存，然後進行行計數
linesWithSpark.cache()
res13: linesWithSpark.type =
MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23
linesWithSpark.count()
res15: Long = 19

上面簡要地給大家演示的了如何使用Spark互動式命令行。
彈性分布式數據集（RDDs）
Spark在集群中可以並行地執行任務，並行度由Spark中的主要組件之一——RDD決定。彈性分布式數據集(Resilient distributed data, RDD)是一種數據表示方式，RDD中的數據被分區存儲在集群中（碎片化的數據存儲方式），正是由於數據的分區存儲使得任務可以並行執行。分區數量越多，並行越高。下圖給出了RDD的表示：

Display- Edit
想像每列均為一個分區（partition ），你可以非常方便地將分區數據分配給集群中的各個節點。
為創建RDD，可以從外部存儲中讀取數據，例如從Cassandra、Amazon簡單存儲服務（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的輸入數據格式中讀取。也可以通過讀取文件、數組或JSON格式的數據來創建RDD。另一方面，如果對於應用來說，數據是本地化的，此時你僅需要使用parallelize方法便可以將Spark的特性作用於相應數據，並通過Apache Spark集群對數據進行並行化分析。為驗證這一點，我們使用Scala Spark Shell進行演示：

⑤ Spark平台只能採用批處理模式對大數據進行數據計算對嗎

不對。
Spark支持批處理和流處理。批處理指的是對大規模數據一批一批的計算，計算時間較長，而流處理則是頌岩一條數據一條數據的處理，處理速度可達到此鉛秒級。
Spark是一個快速且通用的集群計算平台森櫻好，可以處理大數據量時候，比如幾T到幾P量級時候只需要幾秒鍾到幾分鍾。

⑥ 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。

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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。

⑦ spark能夠幫助我們處理那些需要大量處理實時或壓縮數據的計算密集型的任務和

Spark是一個基於內存計算的分布式計算框架，可以幫助我們處理大規模數據和計算密集型任務。具體來說，Spark在以下方面有很返凳大的優勢：

• 實時數據處理漏此：Spark支持實時數據處理，能夠快速地處理大量的實時數據。

• 壓縮數據處理：Spark支持處理大量壓縮數據，包括gzip、Snappy、LZO等多種壓縮格式。

• 分布式計算：Spark是一種分布式計算框架，能夠在多個節點上同時處理大規模數據，並能夠自動分配任務和資源，提高計算效率。

• 內存計算：Spark支持返世迅內存計算，將數據存儲在內存中，可以更快地處理數據，而不需要頻繁地從磁碟讀取和寫入數據。

• 大數據處理：Spark可以處理大量數據，比如PB級別的數據，而且還能夠快速地處理數據。

總的來說，Spark可以幫助我們更加高效地處理大規模數據和計算密集型任務。

⑧ 什麼是Spark，如何使用Spark進行數據分析

Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapRece的通用並行框架，Spark，擁有Hadoop MapRece所具有的優點；但不同於MapRece的是Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapRece的演算法
數據科學家為了回答一個問題或進行深入研究，會使用相關姿搜慶的技術分析數據。通常，他們的工漏或作包含特殊的分析，所以他們使用互動式shell，以使得他們能在最短的時間內看到查詢結果和代碼片段。Spark的速度和簡單的API介面很好地符合這個目標，它的內跡握建庫意味著很多演算法可以隨時使用。
Spark通過若干組件支持不同的數據科學任務。Spark shell使得用Python或Scala進行互動式數據分析變得簡單。Spark SQL也有一個獨立的SQL shell，可以用SQL進行數據分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQL。MLlib庫支持機器學習和數據分析。而且，支持調用外部的MATLAB或R語言編寫的程序。Spark使得數據科學家可以用R或Pandas等工具處理包含大量數據的問題。

⑨ Spark應用是用來做什麼的

Spark因其自身優勢，發展勢頭迅猛，目前幾乎所有此物一站式大數據平台都已集成了Spark，很多行業也都正在用Spark來改善他們的業務，以下是Spark在一些行業的具體用途：
保險行業：通過使用Spark的機器學習功能來處理和分析所有索賠，優化索賠報銷流程。
醫療保健：使用Spark Core，Streaming和SQL構建病人護理系統。
零售業：使用Spark分析銷售點數據和優惠券使用情況。
互聯網：使用Spark的ML功能來識別虛假的配置文件，並增強他們向客戶展示的產品匹配。
銀行業：使用機器學習模型來預測某些金融產品的零售的資料。
政府：分析碼扒沖地理，時間和財政支出。
科學研究：通過時間，深度，地理分析地震事件來預測未來的事件。
投資銀行：分析日內股價以預測未來的價格走勢。
地理空間分析：按時間和地理分析Uber旅行，以預測未來的需求和定價。
航空公司：建立預測航空旅行延誤的模型。
設備：預測建築遲殲物超過臨界溫度的可能性......