spark是做什么用的

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据处理和分析。它提供了高效的内存计算和快速数据处理能力，支持多种数据处理场景，如批处理、流处理、机器学习等。Spark可以在Hadoop、Mesos和Kubernetes等集群管理器上运行，并且可以使用多种编程语言（如Scala、Java和Python）进行编写和扩展。Spark的主要应用场景包括数据仓库、数据挖掘、机器学习、实时分析等。

相关问题

spark steaming是什么

Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一个重要组件，它是一个可扩展、高吞吐量、容错的实时数据处理框架。它允许开发人员使用Spark的高级API来处理实时数据流，包括数据流的输入、处理和输出等，可以将实时数据集成到Spark批处理和交互式分析中，提供了一种统一的处理实时和离线数据的方式。

Spark Streaming的核心是一个分布式的流式处理引擎，它可以将实时数据流分成小的批次进行处理，并使用Spark的分布式计算引擎来处理这些数据。Spark Streaming支持从多种数据源中获取实时数据，如Kafka、Flume、Twitter、HDFS等。它还可以将实时数据转换为数据流，并进行数据清洗、过滤、聚合等操作，最终将处理结果发送到外部系统或保存到HDFS等分布式存储系统中。

Spark Streaming广泛应用于互联网、金融、电信等领域，可用于实时数据分析、实时推荐、欺诈检测、日志分析等场景。

spark session是什么

Spark Session是 Spark 2.0 引入的一个新的编程入口，它是 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 的主要入口点。Spark Session 将 SparkConf、SparkContext、SQLContext 和 HiveContext 统一在一个对象中，并提供了对 Spark 应用程序中所有功能的访问。

使用 Spark Session，可以轻松地在 Spark 应用程序中创建 DataFrames 和 Datasets，可以使用 Spark SQL 执行 SQL 查询，还可以访问 Spark 应用程序中的 RDD。Spark Session 隐藏了底层细节，使开发人员可以更加专注于业务逻辑的实现。