當您認為自己有一個好主意但需要對其進行測試時，您希望盡可能快速且經濟地進行測試。您不希望進入漫長的開發和測試周期并浪費大量時間和金錢。Apache Spark一直在促進快速應用程序開發，主要是因為它允許您使用shell和API快速測試您的想法。

什么是Apache Spark?

從技術上講，Apache Spark是一種數據處理引擎，可以將其整合到龐大的數據塊中并在瞬間處理它們。它的兩個主要特征是數據處理速度和內存性能。這個集群計算框架是一個開源工具，可以幫助初露頭角的開發人員立即構建他們的應用程序。

這個先進的數據處理框架由AMP實驗室推動，并于2010年作為開源工具發布，作為Apache項目的一個組成部分。整個Spark項目使用Scala語言編碼，它可以在基于Java的虛擬機(JVM)上運行。

Apache Spark - 快速應用程序開發的新領導者

在使用Apache Spark之后，全球各地的開發人員一致將其稱為“超級快”。Apache Spark的各種性能測量表明，它比現有競爭對手Hadoop快100倍。據其用戶稱，Spark的內存原語超越了當前Hadoop基于磁盤的多級內存結構標準。

事實上，如果任何構思與其執行之間的時間差距非常大，那么這些隨意的方法往往將整個項目扼殺在萌芽狀態。鑒于此，這個不斷發展的科技產業最昂貴的參數是什么?

不可否認，現在是時候了。

有一句古老的諺語說：“沒有人可以阻止一個想法被執行，時機已到。” 因此，如果您深入研究開發應用程序的目的，您會發現目的很簡單且永久。你必須解決一個普遍存在的問題。現在，如果你沒有踩到現場，別人會。因此，需要一種可以提高“快速”水平的工具是小時的需要。

Apache Spark功能

Apache Spark具有許多卓越的功能，每個功能都集成在一起，為它提供了必要的處理能力。從技術上講，Spark的組件定義了其卓越的能力。Spark的每個組件都提高了快速應用程序開發的能力。

Spark的內存過程

在Apache Spark智能數據處理的這種適應性背后，主要股東是其基準內存技術。那么，實際上是什么?簡單來說，這是一個突破。這種內存中技術首先吞噬了內存中的大部分提取數據，然后將其轉儲到數據存儲磁盤上。話雖這么說，它的用戶可以將一部分處理過的數據保存在內存中，其余的數據保存在存儲磁盤上。將數據存儲在內存中的這一特性使Apache Spark在其利基市場中無與倫比。

除此之外，可以推斷出Spark具有強大的機器學習算法，因為它將用戶程序請求的數據直接加載到其核心或集群的內存中，并以常規方式查詢。

Spark Core

這是Apache Spark的全部基礎。它主要處理自然分布的各種任務，如I / O執行，調度和調度。技術領域也將其視為彈性分布式數據集(RDD)，它是一組邏輯上分布在不同連接機器上的分區數據。

通常，這些RDD可以通過粗粒度數據轉換過程創建，該過程包括四個基本執行：map，filter，reduce和join。因此，整個RDD通過API啟動，該API是三種不同編程語言(Scala，Java和Python)的合并。

Spark SQL

這是該框架的另一個組成部分，它引發了一種新的數據抽象方法，即SchemaRDD。這個新的SchemaRDD支持各種級別的結構化數據。它還具有使用特定于域的語言查詢數據的功能。

Spark Streaming

該組件用于借助Spark核心的快速調度功能執行數據流分析。它將較大的數據塊分解為多個小數據包或批處理，并對這些數據塊應用RDD轉換。

GraphX

該組件是分布式圖形處理網絡，在需要表達完整圖形計算的情況下非常有用。

MLib：機器學習庫

從技術上講，它是一個分布式機器學習框架。它的執行速度遠遠高于Hadoop基于磁盤的版本，因為Spark利用基于分布式內存的架構 - 這是Apache Spark的主要差異化參數 - 與其他類似的框架。MLib基本上采用統計算法來解決各種機器學習問題，如匯計，假設檢驗和數據抽樣。它還涉及數據集群，協作過濾和數據回歸。

Spark - 面向開發人員的多功能工具

除了其他功能外，Spark還是面向全球所有開發人員的多功能應用程序開發框架。它可以用比如Scala，Python和Java的，關閉和不同的編程語言工作[R 。

結論

Spark是大數據的后Hadoop轉換，因為前者擁有與后者的主題匹配。隨著物聯網人口的不斷增長，大數據的增長速度越來越快，而技術世界需要一些能夠與其增長保持同步的東西。不可否認，Hadoop擁有大數據的黃金時代，但它并不是大數據領域快速應用程序開發的最終標準。Apache Spark看起來是下一代數據密集型應用程序開發生態系統的代表。