2021年大数据Spark（二）：四大特点

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Spark 四大特点

Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。

速度快

由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。

   Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：

1.  其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；

1.  其二、Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程（Thread）方式，并不是像MapReduce以进程（Process）方式执行。

2014 年的如此Benchmark测试中，Spark 秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark 比Map Reduce快3倍！

易于使用

Spark 的版本已经更新到 Spark 2.4.5（截止日期2020.05.01），支持了包括 Java、Scala、Python 、R和SQL语言在内的多种语言。

​​​​​​​通用性强

在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。其中，Spark SQL 提供了结构化的数据处理方式，Spark Streaming 主要针对流式处理任务（也是本书的重点），MLlib提供了很多有用的机器学习算法库，GraphX提供图形和图形并行化计算。

​​​​​​​运行方式

Spark 支持多种运行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes（Spark 2.3开始支持）上。

对于数据源而言，Spark 支持从HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多种途径获取数据。