本篇文章給大家談談為什么spark用大數(shù)據(jù)處理，以及spark處理大數(shù)據(jù)有什么優(yōu)勢對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)為什么要選擇Spark
• 2、基于spark地震數(shù)據(jù)分析的目的
• 3、mapreduce和spark的主要區(qū)別
• 4、大數(shù)據(jù)時代,為什么使用Spark框架

大數(shù)據(jù)為什么要選擇Spark

1、Spark，是一種One Stackto rule them all的大數(shù)據(jù)計算框架，期望使用一個技術(shù)堆棧就完美地解決大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種計算任務。Apache官方，對Spark的定義就是：通用的大數(shù)據(jù)快速處理引擎。

2、首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數(shù)據(jù)框架，但是各自存在的目的不盡相同。

3、處理速度和性能 Spark擴展了廣泛使用的MapReduce計算模型，支持循環(huán)數(shù)據(jù)流和內(nèi)存計算。Hadoop進行計算時，需要從磁盤讀或者寫數(shù)據(jù)，同時整個計算模型需要網(wǎng)絡傳輸，導致MapReduce具有高延遲的弱點。

4、因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。

5、可以更快地處理數(shù)據(jù)，而不需要頻繁地從磁盤讀取和寫入數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)處理：Spark可以處理大量數(shù)據(jù)，比如PB級別的數(shù)據(jù)，而且還能夠快速地處理數(shù)據(jù)?？偟膩碚f，Spark可以幫助我們更加高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和計算密集型任務。

基于spark地震數(shù)據(jù)分析的目的

和傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)MapReduce有本質(zhì)區(qū)別。前者是基于內(nèi)存并行計算的框架，而mapreduce側(cè)重磁盤計算。Spark是加州大學伯克利分校AMP實驗室開發(fā)的通用內(nèi)存并行計算框架，用于構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應用程序。

明確思路 明確數(shù)據(jù)分析的目的以及思路是確保數(shù)據(jù)分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數(shù)據(jù)的收集、處理及分析提供清晰的指引方向?？梢哉f思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。

地震屬性分析方法就是利用多種數(shù)學方法從地震數(shù)據(jù)體中提取各種地震屬性，結(jié)合地質(zhì)、鉆井、測井資料對目的層的特征進行綜合分析研究的方法。華北油田在二連盆地地層巖性油藏勘探實踐中，在地震屬性的提取、分析和解釋上取得了成功的應用經(jīng)驗。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。

地震沉積學是近年來新興學科，它是一門在地質(zhì)模型指導下利用地震信息和技術(shù)研究有關(guān)沉積體的三維構(gòu)成及其形成過程的學科。

mapreduce和spark的主要區(qū)別

請看下面這張圖：狹義的Hadoop 也就是最初的版本：只有HDFS Map Reduce 后續(xù)出現(xiàn)很多存儲，計算，管理 框架。如果說比較的話就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比較，因為他們都是大數(shù)據(jù)分析的計算框架。

計算不同：spark和hadoop在分布式計算的具體實現(xiàn)上，又有區(qū)別；hadoop中的mapreduce運算框架，一個運算job，進行一次map-reduce的過程；而spark的一個job中，可以將多個map-reduce過程級聯(lián)進行。

我想你指的Hadoop作業(yè)是指Map/Reduce作業(yè)。

Impala：Google Dremel的開源實現(xiàn)（Apache Drill類似），因為交互式實時計算需求，Cloudera推出了Impala系統(tǒng)，該系統(tǒng)適用于交互式實時處理場景，要求最后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量一定要少。

Hadoop和Spark都是集群并行計算框架，都可以做分布式計算，它們都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盤計算，只有map和reduce兩種算子，它在計算過程中會有大量中間結(jié)果文件落地磁盤，這會顯著降低運行效率。

您好，很高興為您解主要的區(qū)別將來自底層的框架。若Mahout主要是Hadoop MapReduce框架，而MLib則是Spark。更具體的說就是它們工作負載的差異。

大數(shù)據(jù)時代,為什么使用Spark框架

1、因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。

2、Spark，是一種One Stackto rule them all的大數(shù)據(jù)計算框架，期望使用一個技術(shù)堆棧就完美地解決大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種計算任務。Apache官方，對Spark的定義就是：通用的大數(shù)據(jù)快速處理引擎。

3、彌補關(guān)系數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)時代的不足：隨著數(shù)據(jù)量的增長，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理大數(shù)據(jù)時遇到了性能瓶頸，SparkSQL作為一種基于Spark的大數(shù)據(jù)處理工具，能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，彌補了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的不足。

4、Spark是一個基于內(nèi)存計算的分布式計算框架，可以幫助我們處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和計算密集型任務。具體來說，Spark在以下方面有很大的優(yōu)勢：實時數(shù)據(jù)處理：Spark支持實時數(shù)據(jù)處理，能夠快速地處理大量的實時數(shù)據(jù)。

5、Spark使用強大的函數(shù)式語言Scala開發(fā)，方便簡單。同時，它還提供了對Python、J***a和R語言的支持。作為大數(shù)據(jù)計算框架MapReduce的繼任者，Spark具備以下優(yōu)勢特性。

6、Spark是基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)分布式計算框架。Spark基于內(nèi)存計算，提高了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理的實時性，同時保證了高容錯性和高可伸縮性，允許用戶將Spark部署在大量廉價硬件之上，形成集群。

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