本篇文章為大家展示了如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)和Spark的分析，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)基于成都重慶香港及美國(guó)等地區(qū)分布式IDC機(jī)房數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的電信大帶寬，聯(lián)通大帶寬，移動(dòng)大帶寬，多線(xiàn)BGP大帶寬租用,是為眾多客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)服務(wù)器托管報(bào)價(jià)，主機(jī)托管價(jià)格性?xún)r(jià)比高，為金融證券行業(yè)服務(wù)器托管，ai人工智能服務(wù)器托管提供bgp線(xiàn)路100M獨(dú)享，G口帶寬及機(jī)柜租用的專(zhuān)業(yè)成都idc公司。

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)和Spark介紹

大數(shù)據(jù)是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。

以前我們沒(méi)有實(shí)現(xiàn)人和人之間的連接，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)沒(méi)有現(xiàn)在這么多；或者說(shuō)沒(méi)有把產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄下來(lái)；即使記錄下來(lái)，我們也沒(méi)有很好的工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘。而隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我們開(kāi)始逐漸地?fù)碛羞@種能力，來(lái)發(fā)掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在2012年之前是以MapReduce為代表的批處理技術(shù)；2013年之后，則是以Spark為代表的大數(shù)據(jù)處理引擎；展望未來(lái)，大家越來(lái)越關(guān)注人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，希望通過(guò)人工智能技術(shù)從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的價(jià)值。近年來(lái)人工智能的爆發(fā)，也正是得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)在存儲(chǔ)、算力和算法上的飛速發(fā)展，所以人工智能和大數(shù)據(jù)是密不可分的，離開(kāi)大數(shù)據(jù)，人工智能也是無(wú)源之水，無(wú)木之本。我們可以打個(gè)比方，如果把人工智能比喻成火箭，那么大數(shù)據(jù)技術(shù)就是推動(dòng)這艘火箭的燃料。

以上我們從宏觀的角度來(lái)看大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，下面讓我們以一個(gè)技術(shù)人員的角度，來(lái)看看當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)中所使用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)。

首先企業(yè)會(huì)從各個(gè)渠道收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過(guò)消息訂閱系統(tǒng)，一部分會(huì)經(jīng)過(guò)一些流失的計(jì)算和處理，支持在線(xiàn)和實(shí)時(shí)的分析；另一部分?jǐn)?shù)據(jù)則進(jìn)入到相對(duì)靜態(tài)的數(shù)據(jù)湖中，中間會(huì)涉及到數(shù)據(jù)的清洗、過(guò)濾、再加工等操作，另外還可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)，如合并大量小文件等等。數(shù)據(jù)湖中這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)支持商業(yè)分析報(bào)表、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等應(yīng)用。事實(shí)上Spark是當(dāng)前使用最普遍的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。在各個(gè)大企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，都把Spark作為數(shù)據(jù)處理和分析的核心組件。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，原始的數(shù)據(jù)通常需要利用Spark來(lái)進(jìn)行一系列的處理，才能最終應(yīng)用于人工智能等應(yīng)用，可以說(shuō)Spark已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一個(gè)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)。所以在當(dāng)前大數(shù)據(jù)+AI的時(shí)代，正是因?yàn)橛辛讼馭park這樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)，才使得企業(yè)能夠更快、更好地搭建業(yè)務(wù)系統(tǒng)，服務(wù)于所需的應(yīng)用，從而充分的結(jié)合大數(shù)據(jù)和AI的能力，進(jìn)一步發(fā)掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。

接下來(lái)讓我們一起了解一下Spark。

作為大數(shù)據(jù)技術(shù)中的明星，Spark它是一種通用的高性能的集群計(jì)算系統(tǒng)。它起源于UC Berkeley AMP Lab一個(gè)研究項(xiàng)目，于2010年開(kāi)源，2013年加入Apache基金會(huì)，如今Spark個(gè)在全球已經(jīng)擁有50萬(wàn)的Meetup成員，Spark的開(kāi)源社區(qū)有1300+開(kāi)發(fā)者，Spark也被廣泛的使用于企業(yè)和高校中。

那么究竟是什么讓Spark能得到大家的青睞呢？第一點(diǎn)原因就是它的高性能，比傳統(tǒng)MapReduce要快一百倍以上，讓Spark這個(gè)項(xiàng)目在一開(kāi)始就非常的引人注目。其次，是它的通用性，Spark讓你可以在一個(gè)Pipline里面編寫(xiě)SQL、Streaming、ML、Graph等多種應(yīng)用，而在Spark號(hào)之前是沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)能夠做到這一點(diǎn)的。第三點(diǎn)，Spark支持Java、Scala、Python、R、SQL等多種API，而且設(shè)計(jì)得非常簡(jiǎn)潔易用。不光如此，Spark還在其周?chē)鷺?gòu)建豐富的生態(tài)，他能夠處理多種數(shù)據(jù)源，如HBase、Kafka、MySQL等等，以及多種數(shù)據(jù)格式，如Parquet、ORC、CSV、JSON等等。此外還支持多種模式的部署，Yarn、Mesos、Kubernetes（也簡(jiǎn)稱(chēng)為K8S），另外Spark也提供獨(dú)立的Standalone部署模式。

上述內(nèi)容就是如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)和Spark的分析，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。