Apache Spark如何帮助快速开发应用程序

当您认为自己有一个好主意但需要对其进行测试时，您希望尽可能快速且经济地进行测试。您不希望进入漫长的开发和测试周期并浪费大量时间和金钱。Apache Spark一直在促进快速应用程序开发，主要是因为它允许您使用shell和API快速测试您的想法。

什么是Apache Spark?

从技术上讲，Apache Spark是一种数据处理引擎，可以将其整合到庞大的数据块中并在瞬间处理它们。它的两个主要特征是数据处理速度和内存性能。这个集群计算框架是一个开源工具，可以帮助初露头角的开发人员立即构建他们的应用程序。

这个先进的数据处理框架由AMP实验室推动，并于2010年作为开源工具发布，作为Apache项目的一个组成部分。整个Spark项目使用Scala语言编码，它可以在基于Java的虚拟机(JVM)上运行。

Apache Spark - 快速应用程序开发的新领导者

在使用Apache Spark之后，全球各地的开发人员一致将其称为“超级快”。Apache Spark的各种性能测量表明，它比现有竞争对手Hadoop快100倍。据其用户称，Spark的内存原语超越了当前Hadoop基于磁盘的多级内存结构标准。

事实上，如果任何构思与其执行之间的时间差距非常大，那么这些随意的方法往往将整个项目扼杀在萌芽状态。鉴于此，这个不断发展的科技产业最昂贵的参数是什么?

不可否认，现在是时候了。

有一句古老的谚语说：“没有人可以阻止一个想法被执行，时机已到。” 因此，如果您深入研究开发应用程序的目的，您会发现目的很简单且永久。你必须解决一个普遍存在的问题。现在，如果你没有踩到现场，别人会。因此，需要一种可以提高“快速”水平的工具是小时的需要。

Apache Spark功能

Apache Spark具有许多卓越的功能，每个功能都集成在一起，为它提供了必要的处理能力。从技术上讲，Spark的组件定义了其卓越的能力。Spark的每个组件都提高了快速应用程序开发的能力。

Spark的内存过程

在Apache Spark智能数据处理的这种适应性背后，主要股东是其基准内存技术。那么，实际上是什么?简单来说，这是一个突破。这种内存中技术首先吞噬了内存中的大部分提取数据，然后将其转储到数据存储磁盘上。话虽这么说，它的用户可以将一部分处理过的数据保存在内存中，其余的数据保存在存储磁盘上。将数据存储在内存中的这一特性使Apache Spark在其利基市场中无与伦比。

除此之外，可以推断出Spark具有强大的机器学习算法，因为它将用户程序请求的数据直接加载到其核心或集群的内存中，并以常规方式查询。

Spark Core

这是Apache Spark的全部基础。它主要处理自然分布的各种任务，如I / O执行，调度和调度。技术领域也将其视为弹性分布式数据集(RDD)，它是一组逻辑上分布在不同连接机器上的分区数据。

通常，这些RDD可以通过粗粒度数据转换过程创建，该过程包括四个基本执行：map，filter，reduce和join。因此，整个RDD通过API启动，该API是三种不同编程语言(Scala，Java和Python)的合并。

Spark SQL

这是该框架的另一个组成部分，它引发了一种新的数据抽象方法，即SchemaRDD。这个新的SchemaRDD支持各种级别的结构化数据。它还具有使用特定于域的语言查询数据的功能。

Spark Streaming

该组件用于借助Spark核心的快速调度功能执行数据流分析。它将较大的数据块分解为多个小数据包或批处理，并对这些数据块应用RDD转换。

GraphX

该组件是分布式图形处理网络，在需要表达完整图形计算的情况下非常有用。

MLib：机器学习库

从技术上讲，它是一个分布式机器学习框架。它的执行速度远远高于Hadoop基于磁盘的版本，因为Spark利用基于分布式内存的架构 - 这是Apache Spark的主要差异化参数 - 与其他类似的框架。MLib基本上采用统计算法来解决各种机器学习问题，如汇计，假设检验和数据抽样。它还涉及数据集群，协作过滤和数据回归。

Spark - 面向开发人员的多功能工具

除了其他功能外，Spark还是面向全球所有开发人员的多功能应用程序开发框架。它可以用比如Scala，Python和Java的，关闭和不同的编程语言工作[R 。

结论

Spark是大数据的后Hadoop转换，因为前者拥有与后者的主题匹配。随着物联网人口的不断增长，大数据的增长速度越来越快，而技术世界需要一些能够与其增长保持同步的东西。不可否认，Hadoop拥有大数据的黄金时代，但它并不是大数据领域快速应用程序开发的最终标准。Apache Spark看起来是下一代数据密集型应用程序开发生态系统的代表。