Spark计算框架在处理数据时有什么优势？【大数据培训】

Spark计算框架在处理数据时，所有的中间数据都保存在内存中。正是由于Spark充分利用内存对数据进行计算，从而减少磁盘读写操作，提高了框架计算效率。同时Spark还兼容HDFS、Hive，可以很好地与Hadoop系统融合，从而弥补MapReduce高延迟的性能缺点。所以说，Spark是一个更加快速、高效的大数据计算平台。推荐了解黑马程序员大数据培训课程。

Spark具有以下几个显著的特点：

1、速度快

小生根据官方数据统计，与Hadoop相比，Spark基于内存的运算效率要快100倍以上，基于硬盘的运算效率也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，能够通过内存计算高效地处理数据流。

2、易用性

Spark编程支持Java、Python、Scala及R语言，并且还拥有超过80种高级算法，除此之外，Spark还支持交互式的Shell操作，开发人员可以方便地在Shell客户端中使用Spark集群解决问题。

3、通用性

Spark提供了统一的解决方案，适用于批处理、交互式查询(SparkSQL)、实时流处理(SparkStreaming)、机器学习(SparkMLlib)和图计算(GraphX)，它们可以在同一个应用程序中无缝地结合使用，大大减少大数据开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4、兼容性

Spark开发容pSpark可以运行在Hadoop模式、Mesos模式、Standalone独立模式或Cloud中，并且还可以访问各种数据源，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase和Hive等。

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