spark可以用来做什么?

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Spark是大数据技术中数据计算处理的王者,能够一次处理PB级的数据,分布在数千个协作的物理或虚拟服务器集群中,它有一套广泛的开发者库和API,并且支持Java,Python,R和Scala等语言,其灵活的特性,适合各种环境,以下是Spark最常见的两种应用场景: 离线场景:可以以时间为维度,几年的数据集,或者以业务为维度,某个领域的大数据集等,这种数据我们一般叫做离线数据,或者冷数据。 实时场景:网站埋点、实时从前端页面传输过来的数据、业务系统或物理硬件实时传输过来的数据、硬件信号或者图像数据等,需要实时去计算处理并且返回结果的数据。 Spark是为数据科学设计的,数据科学家将Spark纳入其应用程序,能够处理包括跨大型数据集的交互式查询,来自传感器或金融系统的流数据以及机器学习任务,且Spark将数据集缓存在内存中的能力大大加快了迭代数据处理速度,使得Spark成为实现迭代的MapReduce算法的理想处理引擎。 Spark是为大数据工程师设计的,在强大的计算能力和优秀的架构设计面前,可以让数据工程师在不管是离线情景下还是实时的业务需求下,都可以放心的选择使用Spark。 Spark因其自身优势,发展势头迅猛,目前几乎所有一站式大数据平台都已集成了Spark,很多行业也都正在用Spark来改善他们的业务,以下是Spark在一些行业的具体用途: 保险行业:通过使用Spark的机器学习功能来处理和分析所有索赔,优化索赔报销流程。 医疗保健:使用Spark Core,Streaming和SQL构建病人护理系统。 零售业:使用Spark分析销售点数据和优惠券使用情况。 互联网:使用Spark的ML功能来识别虚假的配置文件,并增强他们向客户展示的产品匹配。 银行业:使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售银行客户的资料。 政府:分析地理,时间和财政支出。 科学研究:通过时间,深度,地理分析地震事件来预测未来的事件。 投资银行:分析日内股价以预测未来的价格走势。 地理空间分析:按时间和地理分析Uber旅行,以预测未来的需求和定价。 Twitter情绪分析:分析大量的推文,以确定特定组织和产品的积极,消极或中立的情绪。 航空公司:建立预测航空旅行延误的模型。 设备:预测建筑物超过临界温度的可能性。 Spark是大数据技术栈中重要框架技术,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,能够支持分布式数据集上的迭代作用,且对Hadoop进行补充,是一个高速发展应用广泛的生态系统。

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