Spark是什么？为开发者和数据科学家介绍什么是Spark？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Spark 是由加州大学伯克利分校 AMPLab 和卡耐基梅隆大学香槟分校的 AMP 实验室共同开发的开源分布式集群计算框架。Spark 作为 Hadoop MapReduce 的替代方案，拥有了更高的数据处理速度、灵活的容错机制和可扩展性。Spark 可用于批量数据处理、迭代ative算法、快速查询、机器学习、流数据分析等领域。从 2014 年 6 月发布 1.0 版本至今，Spark 在大数据领域占据着举足轻重的地位。近年来，由于其高度的并行处理能力和易用性，Spark 已成为许多创新型公司的首选技术框架。本文将带您了解什么是 Apache Spark，为开发者和数据科学家提供一个开放的平台。

2.背景介绍

2.1 什么是 Apache Spark?

Apache Spark 是一款开源的集群计算框架，是一个统一的计算引擎，可以运行于廉价的资源上。Spark 可以利用内存来进行快速的运算，同时也适用于离线和实时数据处理。Spark 支持 Java、Scala、Python、R 等多种语言，其中 Scala 是最具代表性的语言。Spark 具有以下主要特性：

1. 容错性：Spark 提供了高容错性的数据处理功能，支持数据的自动容错和检查点恢复，避免出现意外错误导致的丢失或损坏数据。

2. 并行性：Spark 使用的是基于内存的快速并行计算，能够充分利用多核 CPU 或其他计算资源。它可以使用共享变量在不同的节点之间传递数据。

3. 可扩展性：Spark 以模块化的方式设计，方便用户对其各个组件进行扩展，比如可以实现自己的调度器、优化器、存储层、通信协议等。

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