A. 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。
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B. Storm，Spark，Hadoop三個大數據處理工具的區別和聯系
Spark是一款基於Scala開發的開源並行計算框架，由UC Berkeley AMP lab發布，它借鑒了Hadoop MapRece的思想，但具有更高的靈活性和效率。Spark能夠以分布式方式處理大規模數據集，同時支持內存計算，使得數據處理速度遠超傳統的Hadoop MapRece系統。這主要得益於Spark的內存中執行機制，能夠顯著減少磁碟I/O操作，進而加快數據處理的速度。
Storm是一個用於實時處理大規模數據流的分布式計算框架，它支持Java和Clojure編程語言。與Hadoop不同，Storm採用全內存計算，能夠以極高的速度處理實時數據流，這是因為內存定址速度遠超硬碟讀寫速度，使得Storm在處理實時數據時具有顯著優勢。相比之下，Hadoop主要適用於離線數據處理，其設計理念是將計算任務分散到存儲數據的節點上，從而提高數據處理效率。
盡管Spark和Storm都能處理大規模數據，但它們適用於不同的場景。Spark更適合處理離線數據和批處理任務，而Storm則更適用於實時數據流處理。Hadoop作為傳統的離線數據處理工具，雖然具有強大的數據存儲和處理能力，但由於其計算效率相對較低，已逐漸被Spark等更現代的技術所取代。
這三個工具雖然在功能和應用場景上有所差異，但它們在設計和實現上都借鑒了分布式計算的基本原理，如數據切片、並行處理和容錯機制等。Spark和Hadoop都支持分布式存儲和處理，通過將數據切片並分配到不同的節點上進行並行處理，以此提高數據處理效率。而Storm則通過流處理的方式，實現實時數據處理，確保數據能夠即時被處理和分析。
這三個工具各有優勢，選擇哪一種取決於具體的應用場景和需求。對於需要快速處理和分析大量離線數據的應用場景，Spark是一個不錯的選擇。而對於需要實時處理大量數據流的應用場景，Storm則是更好的選擇。Hadoop則更適合處理大規模離線數據，尤其是那些需要存儲和處理大量結構化或半結構化數據的應用場景。
總而言之，Spark、Storm和Hadoop這三個大數據處理工具各有千秋，它們在不同的應用場景中發揮著獨特的作用。隨著大數據技術的不斷發展，這些工具也在不斷進化和完善，以更好地滿足用戶的需求。
C. 大數據概念股有哪些
隨著信息化時代的到來，數據已經成為了現代社會中不可或缺的資源。而大數據則是指那些數據量極大、來源多樣、處理能力較強且具有價值的數據。大數據的出現不僅在企業中發揮了巨大的作用，同時也成為了投資者關注的熱點。那麼，哪些股票是大數據概念股呢？大數據概念龍頭股又是哪些呢？
首先，大數據概念股可以分為兩類，一類是大數據處理軟體和硬體相關的企業，另一類則是利用大數據進行業務的企業。在大數據處理軟體和硬體相關的企業中，有一些公司占據了領先地位，例如：英特爾、IBM、戴爾、惠普等公司。這些公司在大數據時代中發揮了重要作用，其處理器、伺服器等硬體產品，以及Hadoop、Spark等大數據處理軟體，被廣泛應用於各個領域。
而在利用大數據進行業務的企業中，也有一些公司成為了大數據概念股的代表。例如，阿里巴巴、騰訊、網路等公司，它們的業務模式都與大數據息息相關。阿里巴巴通過大數據演算法實現了精準營銷、智能物流等業務；騰訊則通過大數據分析用戶行為，推動了社交、游戲、金融等業務的發展；網路則通過大數據分析用戶搜索行為，推動了搜索引擎、在線廣告等業務的發展。
在大數據概念股中，有一些公司成為了大數據概念龍頭股。例如，阿里巴巴、騰訊、網路等公司，它們的市值和業績都在同行業中處於領先地位。此外，中國移動、中興通訊等公司也成為了大數據概念龍頭股，它們在通信行業中擁有強大的技術實力和市場份額。
總的來說，大數據已經成為了現代社會中不可或缺的資源，其應用也成為了投資者關注的熱點。大數據概念股種類繁多，包括大數據處理軟體和硬體相關的企業，以及利用大數據進行業務的企業。大數據概念龍頭股包括阿里巴巴、騰訊、網路等公司，它們在同行業中處於領先地位，擁有強大的市值和業績。投資者應該根據自己的需求和風險承受能力，選擇適合自己的大數據概念股進行投資。