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Spark應用領域廣泛,能做什麽呢?

Spark Hadoop 大數據開發

Spark能做什麽?Spark應用領域

Spark是大數據技術中數據計算處理的王者,能夠一次處理PB級的數據,分布在數千個協作的物理或虛擬服務器集群中,它有一套廣泛的開發者庫和API,並且支持Java,Python,R和Scala等語言,其靈活的特性,適合各種環境,以下是Spark最常見的兩種應用場景:

離線場景:可以以時間為維度,幾年的數據集,或者以業務為維度,某個領域的大數據集等,這種數據我們一般叫做離線數據,或者冷數據。

實時場景:網站埋點、實時從前端頁面傳輸過來的數據、業務系統或物理硬件實時傳輸過來的數據、硬件信號或者圖像數據等,需要實時去計算處理並且返回結果的數據。

Spark是為數據科學設計的,數據科學家將Spark納入其應用程序,能夠處理包括跨大型數據集的交互式查詢,來自傳感器或金融系統的流數據以及機器學習任務,且Spark將數據集緩存在內存中的能力大大加快了叠代數據處理速度,使得Spark成為實現叠代的MapReduce算法的理想處理引擎。

Spark是為大數據工程師設計的,在強大的計算能力和優秀的架構設計面前,可以讓數據工程師在不管是離線情景下還是實時的業務需求下,都可以放心的選擇使用Spark。

Spark因其自身優勢,發展勢頭迅猛,目前幾乎所有一站式大數據平臺都已集成了Spark,很多行業也都正在用Spark來改善他們的業務,以下是Spark在一些行業的具體用途:

保險行業:通過使用Spark的機器學習功能來處理和分析所有索賠,優化索賠報銷流程。

醫療保健:使用Spark Core,Streaming和SQL構建病人護理系統。

零售業:使用Spark分析銷售點數據和優惠券使用情況。

互聯網:使用Spark的ML功能來識別虛假的配置文件,並增強他們向客戶展示的產品匹配。

銀行業:使用機器學習模型來預測某些金融產品的零售×××的資料。

政府:分析地理,時間和財政支出。

科學研究:通過時間,深度,地理分析地震事件來預測未來的事件。

投資銀行:分析日內股價以預測未來的價格走勢。

地理空間分析:按時間和地理分析Uber旅行,以預測未來的需求和定價。

Twitter情緒分析:分析大量的推文,以確定特定組織和產品的積極,消極或中立的情緒。

航空公司:建立預測航空旅行延誤的模型。

設備:預測建築物超過臨界溫度的可能性。

Spark是大數據技術棧中重要框架技術,是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎,能夠支持分布式數據集上的叠代作用,且對Hadoop進行補充,是一個高速發展應用廣泛的生態系統。



Spark應用領域廣泛,能做什麽呢?