大数据时代，为什么使用Spark框架？

来源：互联网发布：windows串口编程实例编辑：程序博客网时间：2023/06/07 06:34

1、轻量级快速处理

Spark的快速是相当于Hadoop等其他分布式集群而言，其快速主要原因是基于内存的计算，减少了IO的操作，使用RDD可以将中间结果存放在内存或磁盘，以便之后做迭代计算时重复使用。

Spark的轻量级体现在其仅仅是一个计算框架，且提供了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib以及Graph X等框架，这些框架提供了轻量级的API来处理数据。

2、支持多语言

相比于Hadoop只支持Java，Spark支持的语言包括Scala、Java、Python，且提供了Spark R支持R语言。

3、支持复杂查询

相比于Hadoop中的算子操作只包含map、reduce而言，Spark支持的算子操作非常丰富，基于RDD的算子操作包括2大类：Transformation级别以及Action级别。Transformation的算子包括Map、filter、flatmap、groupByKey、reduceByKey等；Action级别的操作会真正触发Job的执行，包括count、reduce、first，collect等。

同时，Spark支持复杂的SQL查询，流处理，机器学习及图形处理等复杂的操作。

4、准实时的流处理

Hadoop一般只能进行离线处理。如果想进行准实时（以分钟为单位）的数据处理，则Spark Streaming是很好的选择，其是以时间间隔作为单位，以流的方式对数据进行不断的计算操作；

当然，如果做到实时处理（秒级别），还是Storm更加合适。

5、方便与Hadoop整合

Spark仅仅是一个计算框架，可以与Hadoop轻松整合，例如使用Spark作为计算引擎，存储引擎使用Hadoop的HDFS，资源管理引擎使用Hadoop的Yarn。

6、代码开源，版本可定制

Spark是开源框架，可以在源代码基础上，根据业务需求，进行二次开发。

参考：http://www.68dl.com//bigdata_tech/2014/0810/36_2.html

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