spark的优势有哪些

spark的优点 

01通用性

82%结果提及

Spark的通用性主要体现在以下几个方面：1. Spark提供了一站式解决方案，支持多种数据处理方式，包括批处理、交互式查询（通过SparkSQL）、实时流处理（通过SparkStreaming）、机器学习（通过SparkMLlib）和图计算（通过SparkGraphX）。2. Spark支持多种数据源，包括HDFS、HBase和Cassandra等，可以处理各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。

02易用性

59%结果提及

Spark的易用性主要体现在以下几个方面：1. 多种编程语言支持：Spark支持Java、Python、Scala和R等多种编程语言，方便了不同背景的开发者进行使用。2. 丰富的API：Spark提供了80多种高级算法，可以根据实际的数据处理需求，快速构建计算平台。3. 交互式操作：Spark还支持交互式的Python和Scala的shell，大大方便了用户的操作。

03速度快

26%结果提及

Spark的速度快是因为它基于内存的运算效率要快100倍以上，基于硬盘的运算效率也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

04兼容性

15%结果提及

Spark的兼容性主要体现在以下几个方面：1. Spark可以运行在多种资源管理器上，包括Hadoop YARN，Apache Mesos，以及其自带的独立集群管理器，这使得Spark具有很强的适应性。2. Spark支持多种数据源，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase和Hive等，这使得Spark可以很好地与已有的数据系统进行融合。

05可融合性

15%结果提及

Spark的"可融合性"主要体现在以下几个方面：1. Spark可以与多种开源产品进行融合，例如，它可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS，HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark强大的处理能力。

06容易使用

10%结果提及

Spark的"容易使用"主要体现在以下几个方面：1. Spark支持多语言的API，包括Java、Python和Scala，并支持超过80种高级算法，这使得用户可以快速构建各种不同类型的应用。2. Spark提供了交互式的Python和Scala的Shell，这意味着用户可以非常方便地在这些Shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法，而不是像以前一样，需要打包、上传集群、验证等。

07基于内存进行计算

10%结果提及

Spark的一大优点是其基于内存进行计算的能力。这意味着Spark在处理数据时，可以充分利用计算机的内存资源，而不是依赖于磁盘读写，从而显著提高了计算效率。特别是在处理迭代计算和实时计算等对运算效率要求较高的任务时，Spark的内存计算能力展现出了显著的优势。

08高效性

8%结果提及

Spark的高效性主要体现在其运行速度上。相比于早期的Hadoop，Spark的运行速度可以提升10-100倍。Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。

09随处运行

8%结果提及

"随处运行"是Spark的一大优点，它体现了Spark的广泛适用性和灵活性。用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在EC2（亚马逊弹性计算云）、HadoopYARN或者ApacheMesos上运行Spark。并且可以从HDFS、Cassandra、HBase、Hive、Tachyon和任何分布式文件系统读取数据。

10支持复杂查询

8%结果提及

"支持复杂查询"是Spark的一大优点。Spark除了支持简单的map和reduce操作，还支持filter、foreach、reduceByKey、aggregate以及SQL查询、流式查询等复杂查询。用户可以在同一个工作流中无缝地搭配这些功能，例如通过SparkStreaming获取流数据，然后对数据进行实时SQL查询或使用MLlib库进行系统推荐。

11代码简洁

5%结果提及

在Spark中，由于其基于内存的计算方式和对多种编程语言的支持，用户可以更为简洁地编写代码。例如，使用Scala编写的MapReduce程序，原来需要十几行的代码，在Spark中仅需要一行就能解决。这种简洁的代码风格，使得开发人员能够更轻松地进行开发和维护，提高了工作效率。

12控制消费的最大速率

5%结果提及

在Spark处理数据时，控制消费的最大速率是指限制每个Kafka分区最大消费数。这个配置在SparkStreaming和Kafka集成时特别重要，它可以避免因为数据拉取过快导致的job堆积和程序阻塞。在实际使用中，需要根据生产者写入Kafka的速率以及消费者本身处理数据的速度综合考虑，以达到尽可能高的吞吐量。

13合理设置微批处理时间

5%结果提及

在Spark Streaming流式处理中，合理设置微批处理时间（batchDuration）是非常有必要的。如果batchDuration设置过短，会导致Spark Streaming频繁提交job，从而引发阻塞。如果每个batchDuration所产生的job不能在这个时间内完成处理，就会造成job不断堆积，最终导致Spark Streaming发生阻塞，甚至程序宕掉。

14合理设置CPU

5%结果提及

在使用Spark处理数据时，合理设置CPU的使用可以提高计算资源的使用效率。每个executor可以占用一个或多个core，通过观察CPU的使用率变化可以了解计算资源的使用情况。为了避免CPU的使用浪费，可以调整每个executor占用的core数量，同时增加executor进程来提高CPU利用率。

15使用高性能的算子

5%结果提及

在Spark中，使用高性能的算子可以优化性能。例如：1. 使用reduceByKey或aggregateByKey替代groupByKey，因为reduceByKey和aggregateByKey可以在RDD的每个分区内进行预聚合，从而减少shuffle的数据量和网络传输压力。2. 在filter之后进行coalesce操作，可以减少RDD的分区数量，从而提高执行效率。