下列对 Spark 描述正确的是( )。 A Spark 是基于内存计算的 B Spark 是处理⼤量数据的⼀个快速通⽤的引擎 C Spark 由 AMPlab 实验室开发 D Spark ⽬前是 apache 顶级项⽬之一
时间: 2024-05-20 18:15:26 浏览: 9
选项 A、B、C、D 描述都是正确的,因此答案是四个选项都正确。
A:Spark 的内存计算可以显著提高大数据处理的速度和效率。
B:Spark 是处理大量数据的快速通用引擎,它支持多种数据处理场景,包括批处理、流式处理、机器学习等。
C:Spark 最初由加州大学伯克利分校的 AMPlab 实验室开发,后来成为 Apache 基金会的顶级项目之一。
D:Spark 目前是 Apache 基金会的顶级项目之一,得到了广泛的应用和支持。
相关问题
.Spark是基于内存计算的大数据计算平台,阐述Spark的主要特点
Spark是一种基于内存计算的大数据计算平台,它的主要特点如下:
1. 速度快:Spark采用内存计算,能够在内存中缓存数据,从而避免了频繁的磁盘读写,大大提高了计算速度。
2. 易于使用:Spark提供了丰富的API,支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言,使得开发人员可以更加方便地进行数据处理和分析。
3. 可扩展性强:Spark支持分布式计算,可以在集群中进行数据处理和分析,并且可以根据需要动态地扩展计算节点,从而满足不同规模数据处理的需求。
4. 支持多种数据源:Spark支持多种数据源,包括HDFS、Cassandra、HBase、JDBC等,可以方便地进行数据的读取和写入。
5. 支持机器学习和图计算:Spark提供了机器学习库MLlib和图计算库GraphX,可以方便地进行机器学习和图分析。
总的来说,Spark是一种高性能、易用、可扩展的大数据计算平台,适用于各种数据处理和分析场景。
spark是基于内存计算的大数据计算平台,请阐述spark的主要特点
Spark 是一个开源的大数据计算框架,主要特点如下:
1. 高速计算:Spark 基于内存计算,能够高速处理大规模数据,比 Hadoop MapReduce 快 100 倍以上。
2. 多语言支持:Spark 支持 Java、Scala、Python 和 R 四种编程语言,开发者可以使用自己熟悉的语言进行编程。
3. 交互式查询:Spark 提供了 Spark SQL,支持 SQL 查询和 DataFrame API,可以进行交互式查询。
4. 实时流处理:Spark 提供了 Structured Streaming,可以进行实时流处理。
5. 分布式计算:Spark 可以在分布式集群上运行,可以处理大规模数据。
6. 易于使用:Spark 提供了易于使用的 API 和开发工具,降低了使用门槛。
7. 高可靠性:Spark 提供了容错机制,可以在节点故障时自动恢复任务。
总之,Spark 具有高速计算、多语言支持、交互式查询、实时流处理、分布式计算、易于使用和高可靠性等特点,适合进行大规模数据处理和分析。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)