通用spark，通用Spark

摘要： 本文目录一览：1、关于spark,下面说法正确的是2、...

本文目录一览：

• 1、关于spark,下面说法正确的是
• 2、Linux里面spark作用是什么?
• 3、大数据为什么要选择Spark

关于spark,下面说法正确的是

关于对Spark的描述正确的是其具有高性能内存迭代计算框架，支持多语言快速开发应用，是一种内存计算一站式解决方案。

关于对Spark的描述正确的是其具有高性能内存迭代计算框架，支持多语言快速开发应用，是一种内存计算一站式解决方案。Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术Map Reduce有本质区别。

关于spark中算子，下面说法正确的是：Spark中的算子主要分为两种：转换（tranormation）和动作（action）。转换算子用于修改数据集，而动作算子则用于触发计算并返回结果。

Linux里面spark作用是什么?

spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。

Spark被设计的高度易访问，用Python、Ja、Scala和SQL提供简单的API，而且提供丰富的内建库。Spark也与其他大数据工具进行了集成。特别地，Spark可以运行在Hadoop的集群上，可以访问任何Hadoop的数据源，包括Cassandra。

Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

大数据为什么要选择Spark

1、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。

2、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。

3、大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。

4、特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Ja语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。