Spark与Shark在大数据转换中的应用

"Transforming Big Data with Spark and Shark是Intel内部的一份讲义，主要探讨如何使用Spark和Shark处理大数据。Spark是一个快速、通用且可扩展的数据处理引擎，而Shark是基于Spark的SQL查询接口，用于大数据分析。这份资料旨在解决大数据在垂直和水平方向上的增长挑战，同时平衡成本、时间和答案质量。" 文章内容详述： 大数据时代正在以前所未有的速度发展，各种在线活动如点击、广告展示、交易、社交网络消息和设备故障等都在不断产生海量数据。这些数据来源于用户生成的内容，包括网络、社交和移动应用，以及物联网（IoT）和机器对机器（M2M）通信，甚至科学计算领域。面对这样的挑战，我们的目标是利用更多的数据来获得更好的答案。 然而，大数据带来的问题不仅在于其规模的扩大，还在于数据的多样性。传统的“大数据”栈由于受到传统思维的限制，往往难以应对这些问题。因此，我们需要机器学习、系统和数据库的协同设计，这要求不同领域的专家真正地合作，打破原有的界限。 Spark的出现为大数据处理提供了一个新的解决方案。它以低延迟、高效率著称，支持批处理、交互式查询和流处理等多种工作负载。与Hadoop MapReduce相比，Spark提供了更快的计算速度，因为它使用内存计算，减少了磁盘I/O的时间。Shark则在此基础上添加了SQL支持，使得非程序员也能方便地进行大数据分析。 AMP实验室（AMPLab）是进行大规模数据处理研究的重要机构，它集合了大约50名杰出的学生、博士后、工作人员和访问学者，他们的研究兴趣涵盖了广泛的领域。实验室通过组织协作的方式，推动跨学科的研究，以解决大数据处理中的基础设计问题，如可变一致性、云原生的弹性资源等，并关注市场对新解决方案的需求。 AMP实验室的工作也强调了在整个数据分析生命周期中人的角色。从数据收集、存储、处理到结果解释，每一个环节都需要人们的参与和决策。通过这种方式，他们不仅推动技术的发展，也在探索如何使人们更好地理解和利用大数据。 总结来说，"Transforming Big Data with Spark and Shark"探讨了大数据环境下的挑战和机遇，特别是Spark和Shark如何作为工具来应对这些问题，以及AMP实验室如何通过跨学科合作推动大数据领域的创新。这份资料对于理解大数据处理的现状和未来趋势具有重要的参考价值。