作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Spark™是一个开源的集群计算框架，用于快速处理大规模数据集（Big Data）。Spark可以运行在Hadoop之上，提供高吞吐量的数据处理能力；并且其可扩展性让它能够同时处理多个节点的集群资源。Spark是一款开源的分布式计算系统，具有高容错性、高可用性等特性。它最初由加拿大麦克阿瑟大学AMPLab实验室开发，目前由Apache Software Foundation管理并拥有子项目Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等。

在大数据时代，Spark应运而生。Spark可以用来进行海量数据的存储、处理、分析、批处理、交互式查询等，尤其是在流行的Spark SQL框架中，可以快速地对大数据进行结构化查询。而其在机器学习领域也扮演着重要角色，提供了高效率的大数据分析算法库。算法工程师和数据科学家可以使用Scala、Python、Java或R语言来实现复杂的机器学习算法。此外，Spark还可与Hadoop、Pig、Hive等其他开源工具相结合，形成一个完整的生态系统。

为了帮助读者更好地理解Spark及其应用场景，本文将从以下三个方面进行阐述：

1. 大数据分析流程图：首先给出大数据分析的一般流程，然后再使用流程图的方式来描述Spark所涉及的各个阶段及其作用。

2. Apache Spark的关键特性：包括弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）、统一的编程模型（Unified Programming Model）、高级API（High-level API）和SQL（Structured Query La

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    【来源： CSDN】
    【作者： 禅与计算机程序设计艺术】
    【原文链接】 https://dreamit.blog.csdn.net/article/details/132288930
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