spark和sparkle的同异
- spark和sparkle的同异
- Hadoop，Hive，Spark 之间是什么关系
- 公司一般使用什么大数据分析软件
- spark的生态系统指的是什么
- 在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
- hadoop和spark的区别
- 如何评价Adobe Spark
spark
基本翻译
n. 火花；朝气；闪光
vt. 发动；鼓舞；求婚
vi. 闪烁；发火花；求婚
网络释义
Spark:斯巴达克 | 火星 | 火花
百科
spark
SPARK 是一种安全的、经正式定义的编程语言。它被设计用来支持一些安全或商业集成为关键因素的应用软件的设计。SPARK有基于Ada 83和Ada 95的版本。最新版本RavenSPARK包含了R... 详细 ?
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sparkle
基本翻译
n. 闪耀；火花；活力
vt. 使闪耀；使发光
vi. 闪耀；发泡；活跃
网络释义
Sparkle:旌宇 | 闪闪发光 | 烁烁
百科
sparkle
图片。姓名： Sparkle性别：生日：星座：籍贯：身高：血型：。喜好：专长：习惯：其他：。作为演员，曾经拍摄过的电影:。下流高校 (2005) .... Mrs. Beeks。 详细 ?
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称,里面包含跟大数据开源框架的一些软件,包含hdfs,hive,zookeeper,hbase等等;Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，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。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。
hadoop(hive)《-spark(扩展)
公司大数据分析软件有很多，思迈特软件Smartbi就是其中一个。大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据。而数据存储的工具主要是以下的工具：
1、思迈特软件Smartbi，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
主要特点：
分布式计算
内存计算
容错
多计算范式
Spark于2009 年诞生于加州大学伯克利分销AMPLab。目前，已经成为Apache软件基金会旗下顶级开源项目。
在“One Stack to rule them all”思想的引领下，Spark成功的使用Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX近乎完美的解决了大数据中Batch Processing、Streaming Processing、Ad-hoc Query等三大核心问题。
大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具，合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多，具体岗位（大数据开发，大数据分析，数据产品经理等）要求的重点不同。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
Hadoop与Spark都是大数据计算框架，但是两者各有自己的优势，Spark与Hadoop的区别主要有以下几点：
1、编程方式
Hadoop的MapReduce在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比MapReduce更加灵活。
2、数据存储
Hadoop的MapReduce进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中；而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
3、数据处理
Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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1、解决问题的层面不一样
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。
同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
2、两者可合可分
Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。
以下是从网上摘录的对MapReduce的最简洁明了的解析：
我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多，数书就更快。
现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。
3、Spark数据处理速度秒杀MapReduce
Spark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析。
反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，” Born说道。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。
但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。
大部分机器学习算法都是需要多重数据处理的。此外，通常会用到Spark的应用场景有以下方面：实时的市场活动，在线产品推荐，网络安全分析，机器日记监控等。
4、灾难恢复
两者的灾难恢复方式迥异，但是都很不错。因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。
Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能。
几年以前，Adobe开始发布一系列针对iPad设计的应用，让视觉内容的构建在iPad上也可以很容易。如针对动画视频和展示的Adobe Voice，还有更偏向于文字的Adobe Slate和针对社交图片的Adobe Post。现如今，Adobe又推出了三款类似的App，只不过名字变了，而且还带来了这些软件的web网页版。
这次的Adobe Spark套装，包括三个部分，分别是Adobe Spark Video（先前的Voice），Adobe Spark Page（先前的Slate）和Adobe Spark Post（先前的Post）。
实际上，这些软件的理念跟先前是一样的，让用户制作社交图片、网页故事、动画视频，不需要专业的软件。不过除此之外，还有基于浏览器的网页版应用（Adobe Spark），项目制作会更方便，在移动端开始的项目也可以在桌面的web端继续进行。
不过这次的应用还是有一些局限的，比如说某些工程不能导出用于你自己的站点（虽然可以嵌入到Adobe的项目中），而且没有Android版应用。这些应用是免费发布的，Adobe表示未来会推收费版——收费版将提供更多的功能。
和Adobe的CC套装不同，Adobe将Spark定位于非专业内容作者，至少现在是如此。Adobe新一代产品负责人Aubrey Cattell表示，Spark是“新一代Photoshop”，将“孤立的应用”融于一个更大的平台。按照Cattell所说，许多小型企业用户，还有活跃的社交媒体用户都会取使用这样的软件，而非那些专业的视频用户。
不过有一件事情是很确定的，现如今已经来到了后Flash时代，Adobe显然不希望在web内容构建新时代落后。
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