spark的亮點(diǎn)是？1、更高的性能。是因?yàn)閿?shù)據(jù)被運(yùn)行程序到集群主機(jī)的分布式內(nèi)存中。數(shù)據(jù)這個(gè)可以被快速的轉(zhuǎn)換迭代，并緩存用以強(qiáng)盜團(tuán)的頻繁訪問需求。在數(shù)據(jù)徹底加載到內(nèi)存的情況下，Spark這個(gè)可以比Had

spark的亮點(diǎn)是？

1、更高的性能。是因?yàn)閿?shù)據(jù)被運(yùn)行程序到集群主機(jī)的分布式內(nèi)存中。數(shù)據(jù)這個(gè)可以被快速的轉(zhuǎn)換迭代，并緩存用以強(qiáng)盜團(tuán)的頻繁訪問需求。在數(shù)據(jù)徹底加載到內(nèi)存的情況下，Spark這個(gè)可以比Hadoop快100倍，在內(nèi)存夠存放所有數(shù)據(jù)的情況下快hadoop10倍。

2、按照組建在Java,Scala,Python,SQL（如何應(yīng)付可視化去查詢）的標(biāo)準(zhǔn)API以更方便各行各業(yè)不使用，同樣的還所含的大量開箱即用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。

3、與現(xiàn)有Hadoop1和2.x(YARN)生態(tài)兼容性問題，而機(jī)構(gòu)這個(gè)可以無縫拼接遷移。

4、方便下載和直接安裝。比較方便的shell（REPL:Read-Eval-Print-Loop）也可以對(duì)API參與交互式的學(xué)習(xí)。

5、自身高等級(jí)的架構(gòu)提高生產(chǎn)力，最終達(dá)到可以講精力放到計(jì)算上。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)難嗎？

在學(xué)習(xí)前，首先決定的又不是難不算難，而是肯定怎摸想學(xué)好的問題。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)給幾點(diǎn)建議：

1.重要掌握到大數(shù)據(jù)體系的架構(gòu)和原理，例如：分布式存儲(chǔ)和可以計(jì)算的思想

2.大數(shù)據(jù)框架的體系，例如：hadoop，spark就這些

3.多動(dòng)手做實(shí)驗(yàn)，也多問問有經(jīng)驗(yàn)的人。

只要你有信心，而且堅(jiān)持，是有可以能學(xué)好。

spark的計(jì)算模式主要包括？

以換算PI為例子

進(jìn)入spark的安裝目錄

1、單機(jī)local模式提交任務(wù)

./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.Spark

Pi--master.localexamples/jars/spark-

examples*.jar

2、yarn-client模式想執(zhí)行計(jì)算出程序

./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.Spark

Pi--master.yarn-clientexamples/jars/spark-

examples*.jar

3、Standalone模式換算

./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.Spark

Pi--masterspark://masterIp:7077examples/jars/spark-

examples*.jar