大数据处理技术spark
文章阐述了关于大数据处理技术spark，以及大数据处理技术期末考试的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
spark和hadoop的区别
它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地***对象一样轻松地操作分布式数据集。
实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小（比如几分钟启动一次），facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。 高性能并行计算引擎Storm和Spark比较 Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。
稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。
Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。
应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理
1、京东自主研发的无人仓***用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
2、年，蓝色光标实现总营收152亿元，其中数据科技业务收入占比接近90%，超过20%的创意已经实现由自主研发的智能服务机器人完成，智慧经营服务平台已经成形。DATA项目是以区块链为基础，以AI技术和P2P移动存储架构为驱动的去中心化终端数据信用协议。
3、在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
4、智能语音：人工智能可以应用语音识别技术，实现语音转换成文字的功能，方便有听力障碍的人或者在特定场景下进行文本沟通。智能***识别：人工智能可以应用***识别技术，对社会治理相关的***数据进行分析和识别，比如监控***中出现的异常行为，自动报警或者进行后续处理。
5、“大数据应用也将社会治理、市场监管转变为实时监测。”李钰举例，工商部门治理“非法集资”一直是高成本任务。一方面，违法企业以各种名目遮掩违法行为；另一方面，注册企业数目快速攀升，数量巨大。大数据破解了这一难题。
大数据处理为何选择spark?
Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。
Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时，往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算，能够将大数据任务分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施：它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
关于大数据处理技术spark，以及大数据处理技术期末考试的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
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