大數據培訓學校Spark技術為什么這么火
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奇酷教育 發表于:
大數據培訓學校Spark技術為什么這么火?現在spark技術深受各大公司歡迎,從多迭代批量處理出發,兼收并蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多
大數據培訓學校Spark技術為什么這么火?現在spark技術深受各大公司歡迎,從多迭代批量處理出發,兼收并蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算范式,可以說是一個罕見的全能選手。同時學習spark的學生也越來越多。下面
大數據培訓老師就來說下:
一、Spark最常用的應用就是做實時推薦,這也是目前比較火的一個方向。像奇酷教育就引領學員們做過許多實時推薦的項目,像近期做的一次電影推薦項目。Spark采用統一的技術堆棧解決了云計算大數據的如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面的所有核心問題。比如奇酷學員小組之間進行項目分工協作,有的同學利用以上技術進行項目答辯。
二、收集用戶活動日志。收集用戶的活動日志主要是為了及時展現公司策略所達成的效果,并能很好地提高推薦的準確性。需要引入Spark和Kafka。Kafka做數據列隊處理,Spark提高處理速度。Spark框架是采用Scala語言編寫的,要想成為Spark高手,你就必須閱讀Spark的源代碼,就必須掌握Scala。
三、實時分類工作。我們可以利用Spark Streaming收集數據,再對數據進行分類。這一功能最有名的應用就是推文的實施分類處理。
Spark是一個靈活的生態系統,擁有龐大的社區,在大數據領域的應用日益廣泛也逐漸變得重要。在數據倉庫、商務智能、推薦系統領域都存在著不可替代的作用。尤其是其可以對海量數據進行快速的實時處理,這一特點越發符合將來大數據處理的發展趨勢。因此,Spark在大數據學習中至關重要。
精通Spark平臺本身提供給開發者API,掌握Spark中面向RDD的開發模式,掌握各種transformation和action函數的使用;掌握Spark中的寬依賴和窄依賴以及lineage機制;掌握RDD的計算流程,例如Stage的劃分、Spark應用程序提交給集群的基本過程和Worker節點基礎的工作原理等。
最后最重要的一點是,Spark是一個在企業深受歡迎的技術,越來越多的同學選擇學習
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