适合⼩⽩⼊门Spark的全⾯教程
1.spark有哪些使⽤场景？
2.spark有包含哪些组件？
3.spark在哪些⼚商已经应⽤？
4.spark如何实现地震检测？
Apache Spark是⼀个⽤于实时处理的开源集计算框架。它是Apache软件基⾦会中最成功的项⽬。 Spark已成为⼤数据处理市场的领导者。今天，Spark被亚马逊，eBay和雅虎等主要⼚商采⽤。许多组织在具有数千个节点的集上运⾏Spark。这篇⽂章所讲内容包括Spark Streaming，Spark Interview Questions，Spark MLlib等。
在实时数据分析⽅⾯，Spark在所有其他解决⽅案中脱颖⽽出。通过这篇⽂章将向⼤家介绍使⽤Spark进⾏地震检测。
以下是此Spark教程中涵盖的主题：
•实时分析
•有了Hadoop，为什么使⽤spark
•什么是spark
•Apache Spark的功能
•spark实践及概念、组件介绍
•使⽤基于Hadoop的Spark
•Spark 组件
perl在哪里可以编写•使⽤案例：使⽤Spark进⾏地震检测
1.实时分析
在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体⽐较有名的企业每分钟产⽣的数据量。
图：每分钟⽣成的数据量
我们可以看到，互联⽹世界需要在⼏秒钟内处理⼤量数据。正如我们所看到的，⽹络有⼤量的数据需要在⼏秒钟内处理。我们将通过处理企业中的⼤数据的阶段，发现需要⼀个实时处理框架，那就是Apache Skar的实时处理框架，解决了此问题。
⾸先，⾸先，让向⼤家介绍当今世界使⽤实时分析的⼏个⼤领域。
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我们可以看到，⼤数据的实时处理已经深⼊我们⽣活的⽅⽅⾯⾯。从银⾏的欺诈检测到政府的实时监控系统、医疗⾃动化设备在股市中的实时预测系统，我们周围的⼀切都围绕着实时处理⼤数据。
我们来看看实时分析的⼀些⽤法：
医疗保健：医疗保健领域使⽤实时分析来持续检查关键患者的医疗状况。寻⾎液和器官移植的医院需要在紧急情况下保持实时联系。及时就医是患者⽣死攸关的问题。
政府：政府机构主要在国家安全领域进⾏实时分析。各国需要不断跟踪警察和安全机构对于威胁的更新。
电信：以电话，视频聊天和流媒体实时分析等形式围绕服务的公司，以减少客户流失并保持领先竞争优势。他们还提取移动⽹络的测量结果。
银⾏业务：银⾏业务⼏乎涉及全球所有资⾦。确保整个系统的容错事务变得⾮常重要。通过银⾏业务的实时分析，可以实现欺诈检测。
股票市场：股票经纪⼈使⽤实时分析来预测股票投资组合的变动。公司通过使⽤实时分析来推销其品牌的市场需求，从⽽重新思考其业务模式。
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2.有了Hadoop，为什么使⽤spark
openstack有哪些优势每个⼈都问过Spark的第⼀个问题，“当我们已经拥有Hadoop时，为什么选择Spark？”。
要回答这个问题，我们必须考虑批处理和实时处理的概念。 Hadoop基于批处理的概念。 Hadoop MapReduce是批量处理数据的最佳框架。
这⼀直持续到2014年，直到Spark超越Hadoop。在批量处理⼤型数据集时，USP for Spark⽐Hadoop MapReduce快100％。
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下图详细说明了Spark和Hadoop之间的区别。
在这⾥，我们可以得出Hadoop和Spark之间的⼀个关键区别。 Hadoop基于⼤数据的批处理。这意味着数据会在⼀段时间内存储，然后使⽤Hadoop进⾏处理。在Spark中，处理可以实时进⾏。 Spark中的这种实时处理能⼒帮助我们解决了上⼀节中的实时分析问题。除此之外，Spark还能够⽐Hadoop MapReduce（ Hadoop处理框架）快100倍地进⾏批处理。因此，Apache Spark是业界⼤数据处理的⾸选⼯具。
3.什么是spark
Apache Spark是⼀个⽤于实时处理的开源集计算框架。它拥有蓬勃发展的开源社区，是⽬前最活跃的Apache项⽬。Spark提供了完整编程的接⼝，具有数据并⾏性和容错性。
图：Spark教程 - Apache Spark中的实时处理
它建⽴在Hadoop MapReduce之上，它扩展了MapReduce模型以使⽤更多类型的计算。
js进入页面就执行4.Apache Spark的功能
spark有以下功能
图：Spark教程 - Spark功能
详细内容如下：
⽀持多种语⾔
Spark提供Java，Scala，Python和R中的⾼级API .Spark代码可以⽤任何这些语⾔编写。它在Scala和Python中提供了⼀个shell。可以通过./bin/spark-shell和Python shell通过./bin/pyspark从已安装的⽬录访问Scala shell。
使⽤Java编写并运⾏Spark应⽤程序
Spark开发语⾔Scala语⾔
Spark python 开发者 ---Spark流式数据处理multiple regression
速度
Spark的运⾏速度⽐Hadoop MapReduce快100倍，适⽤于⼤规模数据处理。 Spark能够通过分区实现此速度。它使⽤分区管理数据，这些分区有助于以最⼩的⽹络流量并⾏化处理分布式数据。
多种格式
Spark⽀持多种数据源，如Parquet，JSON，Hive和Cassandra，CSV和RDBMS表，还包括通常的格
式，如⽂本⽂件、CSV和RDBMS表。 Data Source API提供了⼀种可插拔的机制，⽤于通过Spark SQL获取结构化数据。
延后计算
Apache Spark延迟是绝对必要的。这是影响其速度的关键因素之⼀。对于转换（transformations），Spark将它们添加到DAG(有向⽆环图)的计算中，并且只有当驱动程序请求⼀些数据时，这个DAG才会实际执⾏。
实时计算
Spark的计算是实时的，并且由于其内存计算具有低延迟。 Spark专为⼤规模可扩展性设计，Spark团队已经记录了运⾏具有数千个节点的⽣产集的⽤户，并⽀持多种计算模型。
整合Hadoop
Apache Spark提供与Hadoop的平滑兼容性。这对所有从事Hadoop⼤数据⼯程师来说都是⼀个福⾳。 Spark是Hadoop 的MapReduce的潜在替代品，⽽Spark能够使⽤YARN在现有的Hadoop集上运⾏资源调度。
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机器学习
Spark的MLlib是机器学习组件，在⼤数据处理⽅⾯很⽅便。它消除了使⽤多种⼯具的需求，⼀种⽤于处理，⼀种⽤于机器学习。 Spark为数据⼯程师和数据科学家提供了⼀个功能强⼤，统⼀的引擎，既快速⼜易于使⽤。

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