spark大数据（【大数据】Spark 递归读取 HDFS）

本文目录

• 【大数据】Spark 递归读取 HDFS
• 大数据处理为何选择spark
• Spark平台只能采用批处理模式对大数据进行数据计算对吗
• 大数据中的Spark指的是什么
• 大数据运维师都需要掌握哪些技术
• 大数据需要学哪些内容 好学吗
• spark杠excel读取大数据量的时候,还是挂了

【大数据】Spark 递归读取 HDFS

HDFS 若有子目录，Spark 是不能递归读取子目录，需要在 spark-submit 中配置以下参数：

大数据处理为何选择spark

大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？ 一、基础知识 1、Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。 Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。2、Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群：740041381，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。 二、大数据处理选择 Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？ 1.处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。 Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。 据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。 2.开发难易度 Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。

Spark平台只能采用批处理模式对大数据进行数据计算对吗

不对。Spark支持批处理和流处理。批处理指的是对大规模数据一批一批的计算，计算时间较长，而流处理则是一条数据一条数据的处理，处理速度可达到秒级。Spark是一个快速且通用的集群计算平台，可以处理大数据量时候，比如几T到几P量级时候只需要几秒钟到几分钟。

大数据中的Spark指的是什么

Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用内存并行计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark同样支持离线计算和实时计算两种模式。Spark离线计算速度要比Mapreduce快10-100倍。而实时计算方面，则依赖于SparkStreaming的批处理能力，吞吐量大。不过相比Storm，SparkStreaming并不能做到真正的实时。Spark使用强大的函数式语言Scala开发，方便简单。同时，它还提供了对Python、Java和R语言的支持。作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。2，易用性不同于MapReduce仅支持Map和Reduce两种编程算子，Spark提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等，并且采用函数式编程风格，实现相同的功能需要的代码量极大缩小。3，通用性Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。4，兼容性Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且Spark可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。

大数据运维师都需要掌握哪些技术

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。

大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。

大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师

大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。昌平镇java课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

大数据需要学哪些内容 好学吗

首先要学习编程语言，学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了，大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

大数据需要学什么

大数据需要经历八个阶段的学习，分别为：

第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）。难易程度：一颗星；主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等；

第二阶段：JavaSE+JavaWeb。主要技术包括：java基础语法、java面向对象；

第三阶段：前端框架。主要技术包括：JavaScript、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui；

第四阶段：企业级开发框架。主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离；

第五阶段：初识大数据。主要技术包括：大数据前篇、Linux常见命令、Linux Shell编程、Hadoop入门、HDFS、MapReduce应用、Hadoop高级应用、扩展；

第六阶段：大数据数据库。主要技术包括：Hive入门、Hive Shell编程、Hive高级应用、hbase入门、Hbase SHELL编程、细说Hbase模块、HBASE高级特性；

第七阶段：实时数据采集。主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门、KAFKA详解、KAFKA高级使用、数据可视化、STORM入门、STROM开发、STORM进阶、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化；

第八阶段：SPARK数据分析。主要技术包括：SCALA入门、SCALA进阶、SCALA高级使用、SPARK入门、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK进阶、SPARK高级编程、SPARK高级应用、SPARK ML KMEANS算法，SCALA隐式转化高级特性。

大数据好学吗

1、对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。

2、如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。

3、零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。

不管是怎样的学习条件，学好大数据都是要花时间与精力的，到底要怎么学好大数据呢？

一、首先要抱着学习的心态：

什么是学习的心态呢？不要想着自己学不会、很难学、学不懂这些，任何事情，只要你付出努力就会收获回报，所以说要有一颗良好的学习心态。

二、你要知道什么是大数据技术：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。

spark杠excel读取大数据量的时候,还是挂了

1、增大Spark集群的内存和计算资源，以支持更大的数据量读取。2、将Excel文件转换为更容易处理的文本格式，如CSV文件，然后使用Spark读取CSV文件。3、使用分布式存储系统，如HDFS，将Excel文件存储在分布式存储系统中，并使用Spark读取分布式存储系统中的文件。4、使用专门的Excel文件处理工具，如ApachePOI或JExcelAPI，以便更好地处理Excel文件。