spark 大数据平台,大数据平台是什么?

1，解决问题的水平不同首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，但是各自的目的不同。Hadoop本质上更多的是一种分布式数据基础设施:它将庞大的数据集分布到由普通计算机组成的集群中的多个节点上进行存储，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop会对这些数据进行索引和跟踪，使得大数据处理和分析的效率达到前所未有的高度。

2.两者可以结合，也可以分离。Hadoop不仅提供了HDFS的分布式数据存储功能，还提供了称为MapReduce的数据处理功能。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据处理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行。

大数据平台是存储、处理和分析大规模数据的综合解决方案。它涵盖了一系列硬件、软件、工具和技术，旨在帮助企业和组织有效管理和利用大量结构化和非结构化数据。大数据平台通常可以处理海量数据，具有高可扩展性、高性能和高容错性。大数据平台通常包括以下主要组件:数据存储:大数据平台提供分布式存储系统，如HadoopDistributed(HDFS)或AmazonS3，用于存储大规模数据。

数据查询分析:大数据平台提供数据查询分析工具，如ApacheHive、ApachePig、ApacheImpala等。，以便用户可以使用SQL和其他语言来查询和分析数据。数据可视化:平台通常具有数据可视化的功能，用于将数据转化为交互式图表、仪表盘和报表，以便用户更好地理解数据。安全和访问控制:大数据平台重视数据安全，提供访问控制、数据加密和访问审计，保障数据安全。

所谓的大数据平台并不是独立存在的。比如百度依靠搜索引擎获取大数据并开展业务，阿里通过电子商务交易获取大数据并开展业务，腾讯通过社交获取大数据并开展业务。所以大数据平台不是独立存在的，重点是如何收集和沉淀数据，如何分析数据，如何挖掘数据的价值。我可能没有资格回答这个问题，也没有经历过一个公司大数据平台从无到有再到复杂的过程。

这是一个需求驱动的过程。曾经听过spotify的分享，印象非常深刻。他们分享说，他们的hadoop集群第一次失败是因为机器放在窗边，太阳晒坏了(笑)。从一个自己窗口前没有机房的简单集群，到一个复杂的数据平台，这是一个进化的过程。对于小公司来说，找一两台机器搭建一个集群，大概就是一个大数据平台。在初始阶段，数据量会很小，不需要多大规模。

在考虑Hadoop生态系统中的各种引擎时，了解每个引擎在某些用例中工作得最好是很重要的，企业可能需要使用各种工具组合来满足每个所需的用例。话虽如此，这里还是回顾一下ApacheSpark的一些顶级用例。首先，流数据ApacheSpark的关键用例是它处理流数据的能力。因为每天都要处理大量的数据，所以对公司来说，实时地对数据进行流式处理和分析是非常重要的。

一些专家甚至认为Spark可以成为流计算应用程序的首选平台，无论其类型如何。之所以有这个要求，是因为SparkStreaming统一了不同的数据处理功能，这样开发者就可以用一个单一的框架来满足他们所有的处理需求。当今企业使用火花流的一般方式包括:1 .流式ETL–用于数据仓库环境中批处理的传统ETL(提取、转换、加载)工具必须读取数据，将其转换为数据库兼容的格式，然后将其写入目标数据库。

租赁云服务按需部署，灵活多变。传统大数据平台有几个通病:建设周期太长，扩展不方便。因此大数据建设规模普遍被适当放大，导致前期资源闲置浪费，后期存在资源不足隐患，影响业务发展。云计算很久以前就解决了灵活构建的问题。我们可以按需搭建大数据平台，随着业务的增长，可以快速灵活地扩展和收缩，企业可以按需支付成本。另外，Hadoop/Spark大数据生态系统中有很多组件，每个组件对硬件资源的要求都不一样。然而，传统大数据平台的建设往往很难考虑到资源需求的差异。

我怎么会知道？OneStacktorulethemall的大数据计算框架Spark，期望用一个技术栈完美解决大数据领域的各类计算任务。Apache官方，对Spark的定义是:一个通用的大数据快速处理引擎。除了一站式的特性，Spark还有一个最重要的特性就是基于内存的计算，这样它的速度可以达到MapReduce和Hive的几倍甚至几十倍！

超级万能的Spark提供了SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX等技术组件。，可以完成离线批处理、交互查询、流计算、机器学习、图计算等常见任务，一站式大数据领域。东师大数据学习java语言基础，java面向对象，spring mvc，web前端，Linux入门，hadoop开发，Spark等等。