Spark哪家公司开发的？

一、Spark哪家公司开发的？

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的。

二、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

三、如何使用scala开发spark作业，并访问hive？

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf下。

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可

如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar。

四、spark大数据实例开发教程

Spark大数据实例开发教程

随着大数据技术的发展，Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，在大数据处理领域中扮演着重要角色。本教程将深入探讨Spark大数据实例开发的相关内容，帮助读者快速上手并掌握关键知识。

1. 什么是Spark？

Spark是一种基于内存计算的高效大数据处理框架，具有优秀的容错性和伸缩性，能够处理大规模数据集。Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和Scala等，提供了丰富的API和库，适用于各种大数据处理场景。

2. Spark大数据实例开发流程

在进行Spark大数据实例开发时，通常包括以下几个关键步骤：

• 数据准备：首先需要准备好原始数据，可以是结构化、半结构化或非结构化数据。
• 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
• 数据分析：利用Spark提供的API进行数据分析和处理，如RDD、DataFrame等。
• 模型建立：根据业务需求建立相应的数据处理模型，可以是机器学习模型或图计算模型。
• 模型评估：对建立的模型进行评估和优化，确保模型的准确性和效率。

3. Spark大数据实例开发案例

以下是一个简单的Spark大数据实例开发案例，用于演示如何使用Spark进行数据处理和分析：

案例背景：某电商平台希望通过用户行为数据预测用户购买意向，提高营销效率。

数据集：用户行为数据包括用户ID、浏览记录、购买记录等。

实例步骤：

1. 数据准备：加载用户行为数据集，并转换为DataFrame格式。
2. 数据清洗：处理缺失值和异常值，进行数据清洗操作。
3. 特征提取：从用户行为数据中提取特征，如用户活跃度、购买频率等。
4. 模型建立：使用逻辑回归等机器学习算法建立购买意向预测模型。
5. 模型评估：评估模型准确性和效果，优化模型参数。

通过以上案例，读者可以清晰地了解Spark在大数据实例开发中的应用方法和流程，为日后的实际项目提供参考。

4. 总结

本文介绍了Spark大数据实例开发教程，包括对Spark的简要介绍、开发流程、实例案例等内容。希望通过本教程，读者能够对Spark的应用有更深入的了解，能够在实际项目中灵活运用Spark进行大数据处理和分析。

未来，随着大数据技术的不断发展和完善，Spark作为一种强大的大数据处理工具，将在各行业发挥越来越重要的作用，为企业的数据驱动决策提供支持和帮助。

五、spark rs和spark sport区别？

区别就是两者所表达的中文意思是不一样，具体的不同如下

spark rs中文意思是瑞豹Spark RS 全新公路车

spark sport中文意思是破风公路车，又称气动公路车，是经过空气动力学优化的公路车，拥有更小的风阻、更加整合的零件搭配、更加隐蔽的走线方式。

六、net开发工程师开发项目描述？

1、net开发旨在培养德智体全面发展，具有良好的综合素质，能够完成软件产品程序设计、开发、测试、维护升级等工作的IT行业高等应用型技术人才。NET是微软下一代的操作平台，人们在NET上构建各种应用方式，可以实现因特网的全部潜能。NET开发的两大核心是CLR和BCL。

2、NET开发帮助人们尽可能通过简单的方式，多样化地、最大限度地从网站获取信息，解决网站之间的协同工作，从而搭建起第三代互联网平台。

七、iot开发工程师？

1、 负责IOT连接平台和管理后台的整体技术架构设计、实现和演化

2、负责标准化接口设计，建设通用、灵活、智能的业务支撑平台

3、负责IOT数据采集层、传输层，平台层、应用层的数据传输协议以及接口规范定义及云平台架构搭建，并制定产品解决方案；

4、 深入理解业务架构和需求，开发和维护系统平台与框架

5、 负责梳理和优化设备的技术接入流程

6、 可独立完成后台项目的系统分析、架构设计、详细设计和编码的任务，确保项目的进度和质量；

八、开发工程师简写？

简写DE。英文全称 DEVELOPMENT ENGINEER

DE岗位的具体工作内容包括：

收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；帮助企业做出更好的商业决策。

DE的职业优势是抗经济周期，行业不景气对DE的影响相对较小。此外，DE的职业发展也很多样化，既可以走技术，又可以走管理。

九、瑞豹spark sport 对比spark aero？

前者要好一些，与后者相比，前者的像素更加高一些。这两部产品的发布时间很接近，他们的处理器也是同一个性能的处理器，使用起来没有很大差距，但是与后者相比。

前者的摄像头使用的是最新的传感器，它拍照的能力更加强，拍出来的照片也更加清晰。综合来说前者要好一些，它的价格也与后者差不多。。

十、spark parquet只能用于spark sql么？

1）过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为以下两种方式：a）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark（相当于ETL）-> HDFS Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；b）Data Source -> Real timeupdate data to HBase/DB -> Export to Parquet -> Spark SQL/Impala -> ResultService（可以放在DB中，也有可能被通过JDBC/ODBC来作为数据服务使用）；上述的第二种方式完全可以通过Kafka+Spark Streaming+Spark SQL（内部也强烈建议采用Parquet的方式来存储数据）的方式取代2）期待的方式：DataSource -> Kafka -> Spark Streaming -> Parq