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Spark简介Spark基本概念与特点Spark生态系统及未来发展趋势目录Spark基本概念与特点01Spark定义及发展历程发展史2009年由加州大学伯克利分校的AMP实验室开源2014年2月，Spark成为Apache的顶级项目2017年7月，Spark2.2.0发布，系统的可用性、稳定性更加出色大规模分布式通用计算引擎SparkCore：核心计算框架SparkSQL：结构化数据查询SparkStreaming：实时流处理SparkMLib：机器学习SparkGraphX：图计算基本特征速度快ApacheSpark使用最先进的DAG调度程序、查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流处理的高性能运行。易于使用Spark提供80多个高级操作，可以轻松构建并行应用程序。支持使用Scala，Python，R和SQLshell以交互方式使用它。基本特征通用Spark支持很多库，包括SparkSQL、用于机器学习的MLlib、处理图计算的GraphX和流处理SparkStreaming。可以在同一个应用程序中无缝地组合这些库。多种运行模式可以在Standalone集群、EC2、HadoopYARN、Mesos上或在Kubernetes上运行Spark。并且支持访问HDFS，Alluxio，ApacheCassandra，ApacheHBase，ApacheHive和数百个其他数据源中的数据。Spark生态系统及未来发展趋势02Spark生态系统概述Spark速度更快，易用性更强，适用于迭代计算。与HadoopMapReduce比较SparkStreaming可以处理大规模数据流，但Storm具有更低的延迟。与Storm比较Flink具有更强大的流处理能力和事件时间处理，但Spark生态系统更为成熟。与Flink比较Beam是一个统一的编程模型，但Spark在性能和社区支持上具有优势。与Beam比较Spark与其他大数据技术比较随着技术的不断进步，Spark将在更多领域得到应用，如人工智能、物联网等。更广泛的应用领域更强大的性能更丰富的生态系统更高的易用性Spark将继续优化其性能，以处理更大规模的数据和更复杂的计算任务。Spark将与更多的大数据技术进行集成，形成更为丰富的生态系统。Spark将继续改进其
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