Spark框架概览【大数据技术】

简介: Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍,在实际项目中也比较接近这一指标。

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势:

  • Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求
  • 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍,在实际项目中也比较接近这一指标。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
3月前
|
存储 人工智能 大数据
云栖2025|阿里云开源大数据发布新一代“湖流一体”数智平台及全栈技术升级
阿里云在云栖大会发布“湖流一体”数智平台,推出DLF-3.0全模态湖仓、实时计算Flink版升级及EMR系列新品,融合实时化、多模态、智能化技术,打造AI时代高效开放的数据底座,赋能企业数字化转型。
957 0
|
5月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
ODPS在AI时代的发展战略与技术演进分析报告
ODPS(现MaxCompute)历经十五年发展,从分布式计算平台演进为AI时代的数据基础设施,以超大规模处理、多模态融合与Data+AI协同为核心竞争力,支撑大模型训练与实时分析等前沿场景,助力企业实现数据驱动与智能化转型。
452 4
|
6月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop框架解析:大数据处理的核心技术
组件是对数据和方法的封装,从用户角度看是实现特定功能的独立黑盒子,能够有效完成任务。组件,也常被称作封装体,是对数据和方法的简洁封装形式。从用户的角度来看,它就像是一个实现了特定功能的黑盒子,具备输入和输出接口,能够独立完成某些任务。
|
3月前
|
数据可视化 大数据 关系型数据库
基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
在数字化时代,医疗数据呈爆炸式增长,涵盖患者信息、检查指标、生活方式等。大数据技术助力疾病预测、资源优化与智慧医疗发展,结合Python、MySQL与B/S架构,推动医疗系统高效实现。
|
5月前
|
SQL 分布式计算 大数据
我与ODPS的十年技术共生之路
ODPS十年相伴,从初识的分布式计算到共生进化,突破架构边界,推动数据价值深挖。其湖仓一体、隐私计算与Serverless能力,助力企业降本增效,赋能政务与商业场景,成为数字化转型的“数字神经系统”。
|
5月前
|
存储 人工智能 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用(227)
本文探讨 Java 大数据在智能医疗影像压缩与传输中的关键技术应用,分析其如何解决医疗影像数据存储、传输与压缩三大难题,并结合实际案例展示技术落地效果。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
Java 大视界 -- Java 大数据在智能物流运输车辆智能调度与路径优化中的技术实现(218)
本文深入探讨了Java大数据技术在智能物流运输中车辆调度与路径优化的应用。通过遗传算法实现车辆资源的智能调度,结合实时路况数据和强化学习算法进行动态路径优化,有效提升了物流效率与客户满意度。以京东物流和顺丰速运的实际案例为支撑,展示了Java大数据在解决行业痛点问题中的强大能力,为物流行业的智能化转型提供了切实可行的技术方案。
|
6月前
|
数据采集 自然语言处理 分布式计算
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
|
6月前
|
存储 分布式计算 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线考试监考与作弊检测中的技术创新(193)
本文探讨了Java大数据技术在智能教育在线考试监考与作弊检测中的创新应用。随着在线考试的普及,作弊问题日益突出,传统监考方式难以应对。通过Java大数据技术,可实现考生行为分析、图像识别等多维度监控,提升作弊检测的准确性与效率。结合Hadoop与Spark等技术,系统能实时处理海量数据,构建智能监考体系,保障考试公平性,推动教育评价体系的数字化转型。
|
6月前
|
SQL 缓存 监控
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储,支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联,结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口,支持SQL查询、数据推送与定时任务,保障数据实时性与可靠性。