今天給各位分享spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用與性能優(yōu)化的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)spark處理大數(shù)據(jù)的場(chǎng)景進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、2分鐘讀懂大數(shù)據(jù)框架Hadoop和Spark的異同
• 2、為什么Flink會(huì)成為下一代大數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)
• 3、在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中Hadoop和Spark哪個(gè)更好就業(yè)
• 4、大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)怎么樣
• 5、數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的

2分鐘讀懂大數(shù)據(jù)框架Hadoop和Spark的異同

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。Hadoop實(shí)質(zhì)上更多是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施： 它將巨大的數(shù)據(jù)集分派到一個(gè)由普通計(jì)算機(jī)組成的集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ)，意味著您不需要購(gòu)買和維護(hù)昂貴的服務(wù)器硬件。

據(jù)我了解Spark和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理框架，但它們?cè)谔幚矸绞胶褪褂脠?chǎng)景上有所不同。 Spark是一個(gè)內(nèi)存計(jì)算引擎。Spark支持多種編程語言。它適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和迭代計(jì)算任務(wù)。 Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，主要用于處理海量數(shù)據(jù)。Hadoop適用于離線數(shù)據(jù)處理、批處理和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)景。

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

為什么Flink會(huì)成為下一代大數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)

1、通過將元數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以隨時(shí)監(jiān)控批處理Job的執(zhí)行狀態(tài)。Job執(zhí)行結(jié)果是成功還是失敗，并且使得在Job失敗的情況下重新啟動(dòng)Job成為可能。Step表示作業(yè)中的一個(gè)完整步驟，一個(gè)Job可以有一個(gè)或者多個(gè)Step組成。

2、各領(lǐng)風(fēng)騷抑或代有才人出？近一年比較吸引人眼球的Apache Flink（與Spark一樣已有5年歷史，前身已經(jīng)是柏林理工大學(xué)一個(gè)研究性項(xiàng)目，被其擁躉推崇為繼MapReduce， Yarn，Spark之后第四代大數(shù)據(jù)分析處理框架）。

3、在當(dāng)今數(shù)據(jù)洪流中，平臺(tái)型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的角色日益重要，他們需要具備前瞻視野和專業(yè)技能，引領(lǐng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的發(fā)展。

4、分布式存儲(chǔ)如Hadoop的HDFS和HBase，解決了大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題；分布式計(jì)算如MapReduce，用于大數(shù)據(jù)處理；流計(jì)算如Spark Streaming和Flink，處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流；數(shù)據(jù)挖掘與分析如Mahout和MLlib，用于從大數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值；數(shù)據(jù)可視化則通過工具如Tableau和Djs將數(shù)據(jù)直觀展現(xiàn)。這些技術(shù)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)技術(shù)框架的基石。

5、大數(shù)據(jù)平臺(tái)：是指以處理海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算及不間斷流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算等場(chǎng)景為主的一套基礎(chǔ)設(shè)施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。大數(shù)據(jù)平臺(tái)是為了滿足企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的各種要求而產(chǎn)生的。

在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中Hadoop和Spark哪個(gè)更好就業(yè)

目前看來，在各個(gè)場(chǎng)合下spark都優(yōu)于hadoop（Map/Reduce）。但Hadoop與MR是的初衷是為了使用廉價(jià)的、異構(gòu)的機(jī)器來做分布式存儲(chǔ)與計(jì)算，但spark對(duì)硬件的要求稍高，對(duì)內(nèi)存/CPU是有較高要求的。如果不考慮成本因素，spark應(yīng)該是未來的首選，當(dāng)然也不排除2~3年后，在hadoop生態(tài)圈又有新貴出來替換spark。

誕生的先后順序，hadoop屬于第一代開源大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，而spark屬于第二代。屬于下一代的spark肯定在綜合評(píng)價(jià)上要優(yōu)于第一代的hadoop。

其次大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向還有大數(shù)據(jù)Hadoop開發(fā)工程師和大數(shù)據(jù)Spark開發(fā)工程師，因?yàn)樵趯W(xué)習(xí)過程中會(huì)學(xué)到Hadoop生態(tài)體系和Spark生態(tài)體系。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高企業(yè)負(fù)擔(dān)加重。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長(zhǎng)。

據(jù)我了解Spark和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理框架，但它們?cè)谔幚矸绞胶褪褂脠?chǎng)景上有所不同。Spark是一個(gè)內(nèi)存計(jì)算引擎。Spark支持多種編程語言。它適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和迭代計(jì)算任務(wù)。Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，主要用于處理海量數(shù)據(jù)。Hadoop適用于離線數(shù)據(jù)處理、批處理和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等場(chǎng)景。

Hadoop是典型的離線處理數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架，中間數(shù)據(jù)存于磁盤，適用于大數(shù)據(jù)量且對(duì)實(shí)時(shí)性要求不是很高的業(yè)務(wù)；spark則是基于流式計(jì)算的分布式框架，在內(nèi)存中完成數(shù)據(jù)處理，對(duì)信息安全領(lǐng)域的用戶認(rèn)證和授權(quán)等實(shí)時(shí)性要求高的處理可以很好地滿足。

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)怎么樣

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)畢業(yè)生可以從事互聯(lián)網(wǎng)電商運(yùn)營(yíng)維護(hù)、日常管理、消費(fèi)大數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)風(fēng)控管理等相關(guān)技術(shù)工作。目前大到已經(jīng)上市的頭部電商平臺(tái)小到社區(qū)電商，這些技術(shù)人才的缺口都比較大。

首先，數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的就業(yè)前景非常廣闊。隨著科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和使用已經(jīng)成為了各個(gè)行業(yè)的重要組成部分。無論是在金融、醫(yī)療、教育、電商、物流等行業(yè)，還是在政府、科研機(jī)構(gòu)等公共部門，都需要大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)專家來處理和分析數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是當(dāng)前熱門的IT專業(yè)之一，具有廣闊的發(fā)展前景和就業(yè)機(jī)會(huì)。學(xué)科概述 大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程等相關(guān)學(xué)科中的一個(gè)分支，主要研究如何有效地處理、管理和分析大規(guī)模、高維度、異構(gòu)的數(shù)據(jù)。它涵蓋了數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化等方面的知識(shí)和技能。

實(shí)用性和發(fā)展前景：大數(shù)據(jù)技術(shù)是當(dāng)今社會(huì)非常熱門的領(lǐng)域之一，能夠幫助企業(yè)和組織進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和商業(yè)分析。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才的需求也日益增加。這為我未來的就業(yè)和職業(yè)發(fā)展提供了廣闊的機(jī)會(huì)。 多領(lǐng)域應(yīng)用：大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)和領(lǐng)域。

總體來說，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是一個(gè)結(jié)合了理論與實(shí)踐、具有廣闊發(fā)展前景的專業(yè)。它不僅為學(xué)生提供了扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)，還為他們的未來職業(yè)生涯搭建了一個(gè)多元化的發(fā)展平臺(tái)。對(duì)于有志于從事數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作的學(xué)生來說，該專業(yè)無疑是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)很不錯(cuò)，前景比較樂觀，畢業(yè)生能在政府機(jī)構(gòu)企業(yè)公司等從事大數(shù)據(jù)管理研究應(yīng)用開發(fā)等方面的工作。同時(shí)可以考取軟件工程計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)的研究生或出國(guó)深造。大據(jù)專業(yè)和計(jì)算機(jī)專業(yè)比較像，是注重實(shí)踐的專業(yè)。

數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的

1、從大數(shù)據(jù)開發(fā)的作業(yè)內(nèi)容來看，大數(shù)據(jù)開發(fā)首要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)清洗的開展，數(shù)據(jù)建模作業(yè)。負(fù)責(zé)處理和大數(shù)據(jù)使用，結(jié)合大數(shù)據(jù)可視化剖析工程師，挖掘出價(jià)值的數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供事務(wù)開展支撐。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師偏重建設(shè)和優(yōu)化體系。

2、大數(shù)據(jù)開發(fā)其實(shí)分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應(yīng)用程序，第二類是對(duì)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身進(jìn)行開發(fā)。第一類工作感覺更適用于data analyst這種職位吧，而且現(xiàn)在Hive Spark-SQL這種系統(tǒng)也提供SQL的接口。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會(huì)搞自己的系統(tǒng)或者再對(duì)開源的做些二次開發(fā)。

3、數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)是從事數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)研發(fā)的相關(guān)工作人員的統(tǒng)稱，他屬于軟件研發(fā)工程師，但又有一部分運(yùn)維工作的內(nèi)容。他主要從事軟件研發(fā)的工作，但同時(shí)也要參與數(shù)據(jù)庫(kù)生產(chǎn)環(huán)境的問題優(yōu)化和解決。數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)工程師與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理員（簡(jiǎn)稱DBA，也稱為數(shù)據(jù)庫(kù)工程師）是不同的職位。

4、金融業(yè)：在金融行業(yè)里頭，數(shù)據(jù)即是生命，其信息系統(tǒng)中積累了大量客戶的交易數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)可以對(duì)客戶的行為進(jìn)行分析、防堵***、金融風(fēng)險(xiǎn)分析等。醫(yī)療業(yè)：通過大數(shù)據(jù)可以輔助分析疫情信息，對(duì)應(yīng)做出相應(yīng)的防控措施。對(duì)人體健康的趨勢(shì)分析在電子病歷、醫(yī)學(xué)研發(fā)和臨床試驗(yàn)中，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性等。

5、大數(shù)據(jù)開發(fā)是做大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開發(fā)和維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)主題建模等工作的。大數(shù)據(jù)開發(fā)首先要確定數(shù)據(jù)來源，包括各種數(shù)據(jù)源，如網(wǎng)絡(luò)日志、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、傳感器等。然后使用數(shù)據(jù)采集工具或編程語言，將數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去重、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

6、簡(jiǎn)單理解，大數(shù)據(jù)開發(fā)就是制造軟件的，只是與大數(shù)據(jù)相關(guān)而已，通常用到的就是與大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)工具、環(huán)境等等。大數(shù)據(jù)分析：簡(jiǎn)略來說就是從天量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索找出隱藏在其中的信息數(shù)據(jù)的過程，然后對(duì)收集來的大量的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和概括，推斷其趨勢(shì)或者結(jié)果，以便于做出判斷及采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。

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