亲爱的网友们，很多人可能对应用Spark技术SoData数据机器人和学spark需要什么基础先学什么不是很了解，所以今天我来和大家分享一些关于应用Spark技术SoData数据机器人和学spark需要什么基础先学什么的知识，希望能够帮助大家更好地了解这个话题。
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应用Spark技术，SoData数据机器人实现快速、通用数据治理
Spark是处理海量数据的快速通用引擎。作为大数据处理技术，Spark经常会被人们拿来与Hadoop比较。Hadoop已经成了大数据技术的事实标准，HadoopMapReduce也非常适合于对大规模数据进行批处理操作，但是其本身还存在一些缺陷。具体表现在：
1、HadoopMapRedue的表达能力有限。所有计算都需要转换成Map和Reduce两个操作，不能适用于所有场景，对于复杂的数据处理过程难以描述。
2、磁盘I/O开销大。HadoopMapReduce要求每个步骤间的数据序列化到磁盘，所以I/O成本很高，导致交互分析和迭代算法开销很大，而几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。所以，HadoopMapReduce不适合于交互分析和机器学习。
3、计算延迟高。如果想要完成比较复杂的工作，就必须将一系列的MapReduce作业串联起来然后顺序执行这些作业。每一个作业都是高时延的，而且只有在前一个作业完成之后下一个作业才能开始启动。因此，HadoopMapReduce不能胜任比较复杂的、多阶段的计算服务。
Spark借鉴HadoopMapReduce技术发展而来，继承了其分布式并行计算的优点的同时，改进了MapReduce的许多缺陷。具体优势如下：
1、Spark提供广泛的数据集操作类型（20+种），支持Java，Python和ScalaAPI，支持交互式的Python和Scala的shell。比Hadoop更加通用。
2、Spark提供Cache机制来支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，减少数据读取的I/O开销。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速，缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理论任务，特别是机器学习。
3、Spark提供了内存计算，把中间结果放到内存中，带来了更高的迭代运算效率。通过支持有向无环图（DAG）的分布式并行计算的编程框架，减少迭代过程中数据需要写入磁盘的需求，提高处理效率。
此外，Spark还能与Hadoop无缝衔接，Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。
Spark在最近几年发展迅速，相较于其他大数据平台或框架，Spark的代码库最为活跃。截止目前，最新发布的版本为Spark3.3.0。
也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
相较于传统数据加工流程，SoData数据机器人实现了流批一体数据同步机制，基于Spark和Flink框架进行深度二次开发，实现数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘全流程实时+批次处理的极致体验，秒级延迟，稳定高效平均延迟5-10s，快速响应企业数据应用需求。
除了具备Spark数据处理的优势，SoData数据机器人的Spark体系还支持从各种数据源执行SQL生成Spark字典表，边开发边调试的Spark-SQL开发，支持任意结果集输出到各类数据库。可视化的运维、开发方式也能在极大降低数据开发、治理、应用门槛的同时，提升效率。
在某综合医院的信息化建设中，SoData数据机器人曾在5分钟内完成原本需要8-9小时才能完成的数据迁移工作。
目前，SoData数据机器人已应用于金融、、能源等多个行业，将持续通过创新技术，为各行业组织机构带来更优质、快速的数据开发、治理、应用体验。
学spark需要什么基础？先学什么？
第一阶段：熟练的掌握Scala语言1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;
2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;
3，尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;
第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API
1，掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用;
2，掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;
3，掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等
第三阶段：深入Spark内核
此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：
1，通过源码掌握Spark的任务提交过程;
2，通过源码掌握Spark集群的任务调度;
3，尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节;
第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用
Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、SparkStreaming等：
1，SparkStreaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;
2，Spark的离线统计分析功能，Spark1.0.0版本在Shark的基础上推出了SparkSQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握;
3，对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;
第五阶级:做商业级别的Spark项目
通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。
第六阶级：提供Spark解决方案
1，彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;
2，根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;
3，根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架;
总结：以上就是本站针对你的问题搜集整理的答案，希望对你有所帮助。