如何进行大数据发展趋势和Spark的分析-创新互联

本篇文章为大家展示了如何进行大数据发展趋势和Spark的分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

大数据发展趋势和Spark介绍

大数据是随着计算机技术、通信技术、互联网技术的发展而产生的一种现象。

以前我们没有实现人和人之间的连接，产生的数据没有现在这么多；或者说没有把产生的数据记录下来；即使记录下来，我们也没有很好的工具对这些数据进行处理、分析和挖掘。而随着大数据技术的发展，我们开始逐渐地拥有这种能力，来发掘数据中的价值。

大数据技术在2012年之前是以MapReduce为代表的批处理技术；2013年之后，则是以Spark为代表的大数据处理引擎；展望未来，大家越来越关注人工智能和大数据的结合，希望通过人工智能技术从大数据中挖掘更多的价值。近年来人工智能的爆发，也正是得益于大数据技术在存储、算力和算法上的飞速发展，所以人工智能和大数据是密不可分的，离开大数据，人工智能也是无源之水，无木之本。我们可以打个比方，如果把人工智能比喻成火箭，那么大数据技术就是推动这艘火箭的燃料。

以上我们从宏观的角度来看大数据技术的发展趋势，下面让我们以一个技术人员的角度，来看看当前大多数企业中所使用的大数据平台的系统架构。

首先企业会从各个渠道收集数据，这些数据通过消息订阅系统，一部分会经过一些流失的计算和处理，支持在线和实时的分析；另一部分数据则进入到相对静态的数据湖中，中间会涉及到数据的清洗、过滤、再加工等操作，另外还可以对数据进行结构调整来优化业务，如合并大量小文件等等。数据湖中这些数据可以用来支持商业分析报表、数据挖掘、人工智能等应用。事实上Spark是当前使用最普遍的大数据计算引擎。在各个大企业的业务系统中，都把Spark作为数据处理和分析的核心组件。简单来说，原始的数据通常需要利用Spark来进行一系列的处理，才能最终应用于人工智能等应用，可以说Spark已经成为大数据处理领域的一个实施标准。所以在当前大数据+AI的时代，正是因为有了像Spark这样的大数据技术，才使得企业能够更快、更好地搭建业务系统，服务于所需的应用，从而充分的结合大数据和AI的能力，进一步发掘数据中的价值。

接下来让我们一起了解一下Spark。

作为大数据技术中的明星，Spark它是一种通用的高性能的集群计算系统。它起源于UC Berkeley AMP Lab一个研究项目，于2010年开源，2013年加入Apache基金会，如今Spark个在全球已经拥有50万的Meetup成员，Spark的开源社区有1300+开发者，Spark也被广泛的使用于企业和高校中。

那么究竟是什么让Spark能得到大家的青睐呢？第一点原因就是它的高性能，比传统MapReduce要快一百倍以上，让Spark这个项目在一开始就非常的引人注目。其次，是它的通用性，Spark让你可以在一个Pipline里面编写SQL、Streaming、ML、Graph等多种应用，而在Spark号之前是没有一个系统能够做到这一点的。第三点，Spark支持Java、Scala、Python、R、SQL等多种API，而且设计得非常简洁易用。不光如此，Spark还在其周围构建丰富的生态，他能够处理多种数据源，如HBase、Kafka、MySQL等等，以及多种数据格式，如Parquet、ORC、CSV、JSON等等。此外还支持多种模式的部署，Yarn、Mesos、Kubernetes（也简称为K8S），另外Spark也提供独立的Standalone部署模式。

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