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股票大数据架构spark

发布时间:2024-06-22 05:01:48

1. 大数据处理为何选择spark

大数据处理为何选择Spark,而不是Hadoop?

一、基础知识

1、Spark

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapRece计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。

Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

2、Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的滑空段分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapRece为海量的数据提供了计算。

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群:740041381,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

二、大数据处理选择

Spark和Hadoop都可信誉以进行大数据处理,那如何选择处理平台呢?

1.处理速度和性能

Spark扩展了广泛使用的MapRece计算模型,支持循环数据流和内存计算。

Hadoop进行计算时,需要从磁盘读或者写数据,同时整个计算模型需要网络传输,导致MapRece具有高延迟的弱点。

据统计,基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapRece快100倍以亏袭上,基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。

2.开发难易度

Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API,能够快速实现应用,相比MapRece更简洁的代码,安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用,同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

2. 大数据为什么要选择Spark

Spark,是一种"One Stackto rule them all"的大数据计算框架,期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方,对Spark的定义就是:通用的大数据快速处理引擎。Spark除了一站式的特点之外,另外一个最重要的特点,就是基于内存进行计算,从而让它的速度可以达到MapRece、Hive的数倍甚至数十倍!现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架,包括eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷薯仔、搜狗等等。
超强的通用性
Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件,可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。
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