Spark教程
ApacheSpark是用于數(shù)據(jù)處理的最大開源項目之一。Spark是一款用于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的快速通用統(tǒng)一分析引擎。它支持JAVA、SCALA、PYTHON、SQL和R等語言的高級API。它于2009年在加州大學(xué)伯克利分校實驗室（現(xiàn)在稱為AMPLab）開發(fā)。由于spark是用于數(shù)據(jù)處理的引擎，因此它可以構(gòu)建在Apache Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes的基礎(chǔ)上，也可以構(gòu)建在AWS、Azure或GCP等云上，作為數(shù)據(jù)存儲。
ApacheSpark有自己的庫堆棧，如spark SQL、DataFrames、機器學(xué)習(xí)的spark MLlib、GraphX圖形計算、流媒體。該庫可以在同一個應(yīng)用程序中內(nèi)部組合。
為什么我們需要學(xué)習(xí)Spark
在當(dāng)今時代，數(shù)據(jù)是新的石油，但數(shù)據(jù)以不同的形式存在，如結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。Apache Spark在批處理和流式數(shù)據(jù)方面實現(xiàn)了高性能。Netflix、亞馬遜、雅虎、facebook等大型互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)開始使用spark進行部署，并使用大約8000個節(jié)點的集群來存儲數(shù)PB的數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的日新月異，跟上同樣的Apache spark是必須的，下面是一些學(xué)習(xí)的理由：
- Spark的內(nèi)存速度是MapReduce的100倍，它可以輕松地與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)集成，因此Spark在大公司和小公司中的使用正在增加。由于它是開源的，大多數(shù)組織已經(jīng)實現(xiàn)了spark</李>
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- 由于數(shù)據(jù)來自移動應(yīng)用程序、網(wǎng)站、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等，這些龐大的數(shù)據(jù)不容易處理和處理。spark提供對這些數(shù)據(jù)的實時處理。Spark在Python和SQL語言中具有速度快且易于使用的特點，因此大多數(shù)機器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家更喜歡Spark</李>
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- Spark編程可以用Java、Python、Scala和R來完成，大多數(shù)專業(yè)人士或大學(xué)生都有相關(guān)知識。先驗知識有助于學(xué)習(xí)者用他們的已知語言創(chuàng)建spark應(yīng)用程序。此外，spark開發(fā)的scala由java支持。此外，用java為單個應(yīng)用程序編寫的100-200行代碼可以轉(zhuǎn)換為
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- Spark professional在當(dāng)今的市場上有很高的需求，招聘人員準(zhǔn)備通過向Spark開發(fā)者提供高薪來改變一些規(guī)則。由于Apache spark專業(yè)人士的需求量很大，但供應(yīng)量卻很低，因此現(xiàn)在是進入這項技術(shù)以賺取高額利潤的正確時機</李>
Spark的應(yīng)用
Apache spark生態(tài)系統(tǒng)被業(yè)界用來構(gòu)建和運行快速大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，以下是sparks的一些應(yīng)用程序：
- 在電子商務(wù)行業(yè)：
分析產(chǎn)品、客戶和店內(nèi)銷售的實時交易。這些信息可以傳遞給不同的機器學(xué)習(xí)算法，以建立推薦模型。該推薦模型可以根據(jù)客戶評論和產(chǎn)品評論開發(fā)，行業(yè)可以形成新趨勢。
- 游戲行業(yè)：
作為一個spark過程，實時數(shù)據(jù)程序員可以在一分鐘內(nèi)部署模型，以構(gòu)建最佳的游戲體驗。分析玩家及其行為，創(chuàng)造廣告和優(yōu)惠。此外，spark還可以用于構(gòu)建實時手機游戲分析。
- 金融服務(wù)業(yè)：
Apache spark analysis可通過分析大量存檔日志來檢測欺詐和安全威脅，并將其與用戶帳戶和內(nèi)部信息等外部來源相結(jié)合，spark stack可幫助我們從這些數(shù)據(jù)中獲得一流的結(jié)果，以降低我們財務(wù)組合中的風(fēng)險
示例（字?jǐn)?shù)示例）：
在本例中，我們計算文本文件中的字?jǐn)?shù)：
輸出：
先決條件
為了學(xué)習(xí)ApacheSpark，程序員需要具備Scala函數(shù)式編程、Hadoop框架、Unix Shell腳本、RDBMS數(shù)據(jù)庫概念和Linux操作系統(tǒng)的先驗知識。除此之外，對Java的了解也是有用的。如果想使用ApachePySpark，那么最好了解python。
目標(biāo)受眾
Apache spark教程面向分析和數(shù)據(jù)工程師領(lǐng)域的專業(yè)人士。此外，希望通過學(xué)習(xí)各自領(lǐng)域的Spark框架（如ETL開發(fā)人員、Python開發(fā)人員）成為Spark開發(fā)人員的專業(yè)人士可以使用本教程在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行轉(zhuǎn)換。
