spark rs和spark sport区别？

一、spark rs和spark sport区别？

区别就是两者所表达的中文意思是不一样，具体的不同如下

spark rs中文意思是瑞豹Spark RS 全新公路车

spark sport中文意思是破风公路车，又称气动公路车，是经过空气动力学优化的公路车，拥有更小的风阻、更加整合的零件搭配、更加隐蔽的走线方式。

二、hadoop 和spark如何系统的学习？

下面讲的基本是矩阵相关的，因为当时写的都是矩阵相关的代码…现在看来之前写的这个有点偏题。最好的建议就是认真学习官方文档，多写代码多实践，多看别人写的好的代码。稍微不注意的话用Scala写出来的代码可读性会很不好，所以还要重视代码规范。

……………………………

公司实习中，工作中写Spark代码，给点我自己的心得。只学了一个月左右，也只能算刚入门吧。

关于Hadoop，只了解配置相关，除了写过从hdfs读文件的代码，没有写过其他代码。

关于Spark，讲一下我从入门开始的学习过程：

我用了两个星期时间学习了Scala，先参考一下这个问题：

。

学完了Scala之后再学习一下Spark的RDD，据说这篇论文一定要看

。然后在网上多看看别人在Spark踩过的坑和Spark的使用经验，自己不要再跳就行。剩下的就是多写Spark代码了，在写代码的时候要多思考，有问题直接去

上问，提问之前先问一下自己这个问题我是不是真的找不到解决方法，我的这个问题是不是一个有价值的问题。

另外，写比较复杂的程序的时候，Spark的源码是要看的，你要看某个类提供了哪些方法可以调用，调用这个方法返回的是什么样的返回值等等。

在写代码的过程中会遇到很多坑，只有你自己慢慢去发现，慢慢积累了，所以没有什么捷径，实践是硬道理。比如说关于序列化，哪些变量需要用@transient声明不可序列化；zipWithUniqueId并不是从0开始连续计数；MLlib中RowMatrix并没有行号的概念，不关心矩阵中行的顺序，如果行号对你很重要你必须使用IndexedRowMatrix（具体参考这个问题

）；打印CoordinateMatrix可以先toBlockMatrix然后再toLocalMatrix（一般情况下不把distributed的矩阵转为local矩阵，我是调试过程中输出矩阵的值才用到，具体参考这个问题

）；还有一个连接MySQL中"No suitable driver found for jdbc"的问题（参考

）等等这些坑我都踩过。

遇到过的另一个问题：RDD transformations and actions can only be invoked by the driver, not

inside of other transformations; for example, rdd1.map(x =>

rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation

and count action cannot be performed inside of the rdd1.map

transformation. 简单的说，就是RDD的操作里面不允许再出现RDD的操作。

这个问题也是因为该原因引起的。

关于你提的如何实践？那就自己找找可以用Spark写的小项目，MLlib中有很多example你可以看一下，

里的很多算法可以让你练习很久了，如果没有大的数据量就自己构造数据，先写小实验开始入门。

三、hadoop和spark区别？

Spark和Hadoop都是大数据计算框架，但它们各有自己的优势。

Spark和Hadoop的区别

1.原理比较：Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算。Hadoop一个作业称为一个Job，Spark用户提交的任务称为application。

2.数据的存储和处理：

Hadoop实质上更多是一个分布式系统基础架构: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时还会索引和跟踪这些数据，大幅度提升大数据处理和分析效率。

Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，没有提供文件管理系统，自身不会进行数据的存储。它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。

3.处理速度：

Hadoop是磁盘级计算，计算时需要在磁盘中读取数据；

Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。

4.恢复性：

5.处理数据：

Hadoop适合处理静态数据，对于迭代式流式数据的处理能力差；Spark通过在内存中缓存处理的数据，提高了处理流式数据和迭代式数据的性能；

6.中间结果：

Hadoop中中间结果存放在HDFS中，每次MR都需要刷写-调用，而Spark中间结果存放优先存放在内存中，内存不够再存放在磁盘中，不放入HDFS，避免了大量的IO和刷写读取操作。

四、spark和hive区别？

HIVE和SPARK的区别

1.hive是分布式又是数据仓库,同时又是查询引擎,Spark SQL只是取代的HIVE的。

2.hive的主要工作 1> 把HQL翻译长map-reduce的代码,并且有可能产生很多。

3.hive架构

4.hive默认情况下用derby存储元数据,所以在生产环境下一般会采用多用户的数据库进行元数据的存储,并可以读写分离和备份。

五、科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark？

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

创建RDD

设计数据转化操作

设计数据执行操作

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

六、新西兰spark和v

前不久，新西兰电信巨头 Spark 宣布了其最新的创新项目，将与全球领先的技术公司 V 联手合作。这个消息在科技界引起了不小的轰动。新西兰作为一个先进的科技国家，与 V 这样的全球科技巨头的合作，无疑将为该国的科技产业带来巨大的推动和创新。

Spark 和 V 合作的意义

Spark 是新西兰的主要电信运营商之一，在该国拥有着广泛的基础设施和用户群体，而 V 则是全球著名的技术公司，其在通讯、互联网和创新领域有着丰富的经验和技术实力。这两家公司的合作将带来许多创新和发展机会。

首先，Spark 和 V 的合作将加速新西兰的数字化转型。随着科技的发展，数字化已经成为了社会经济发展的重要方向。而 Spark 的基础设施和 V 的技术能力可以相辅相成，为新西兰的数字化转型提供全面的支持和解决方案。无论是在智能城市建设、物联网技术还是人工智能应用方面，这两家公司的合作都将为新西兰的科技产业带来前所未有的机遇。

其次，Spark 和 V 的合作将推动新西兰的通讯行业的发展。作为全球通讯技术的领先者，V 公司拥有着先进的通讯技术和产品。通过与 Spark 的合作，V 可以将其先进的通讯技术引入新西兰市场，为新西兰用户带来更快捷、更可靠的通讯服务。而对于 Spark 来说，与 V 的合作将增加其产品和服务的竞争力，助力其在新西兰通讯行业中保持领先地位。

合作的具体内容

据悉，Spark 和 V 的合作将涵盖多个领域，包括人工智能、云计算、物联网等。双方将共同研发和推广相关技术和产品，为新西兰的企业和个人用户提供全面的科技解决方案。

在人工智能领域， Spark 和 V 将联手开发智能助手，通过语音识别和自然语言处理等技术，为用户提供更便捷的办公和生活服务。无论是智能音箱、智能家居还是智能办公场景，这些技术的应用将为用户带来更好的体验和效率提升。

在云计算领域， Spark 和 V 将共同构建多个云数据中心，为企业提供安全、可靠的云服务。云计算作为当今科技发展的热点，已经成为了企业进行数字化转型的重要工具。Spark 和 V 的合作将充分发挥双方的优势，为新西兰的企业提供全面的云计算解决方案。

此外，Spark 和 V 还将在物联网领域展开合作。物联网作为下一代互联网的重要组成部分，将为人们的生活和工作带来巨大的改变。通过共同研发和推广物联网技术，Spark 和 V 将帮助新西兰实现智慧城市建设、智能交通、智能农业等领域的发展。

展望未来

Spark 和 V 的合作对于新西兰的科技产业来说无疑是一大利好。双方的强强联合将为新西兰带来更多的创新和发展机遇。作为新西兰的科技领袖，Spark 在通讯和互联网领域拥有着丰富的经验和用户基础，而全球知名的 V 公司则拥有着领先的技术和全球化的资源。这样的合作将为新西兰的科技企业和科研机构带来更多的支持和合作机会。

同时，这样的合作也将进一步提升新西兰在全球科技舞台上的地位。作为一个小国家，新西兰一直致力于科技创新和数字化发展，与全球科技巨头的合作将进一步加强新西兰在全球科技舞台上的影响力和竞争力。

综上所述，Spark 和 V 的合作对于新西兰的科技产业和国家的发展来说具有重要意义。这不仅是两家公司之间的合作，更是新西兰科技产业迈向更高层次的重要一步。相信在双方的共同努力下，这样的合作将为新西兰带来更多的科技创新和发展。

七、presto和spark的区别？

很难说Presto肯定比Spark SQL更快或更慢，取决于您正在执行的查询类型，环境和引擎调整参数。关于presto和spark sql对比的文章很少，主要原因是Presto没有那么主流，但已用了presto，那就有必要对比分析一下。

相同点

        presto和spark sql都是MPP(massively parallel processing)架构（Presto/Impala/SparkSQL/Drill等），有很好的数据量和灵活性支持，都是基于内存(spark基于内存和磁盘)，但是对响应时间是没有保证的。当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒级到分钟级，甚至小时级都有可能。

不同点

重点不同：presto强调查询，spark sql强调计算

架构不同：Presto架构相当简单，有一个协调器，可以执行SQL解析、计划、调度，和一组执行物理计划的工作节点；Spark核心之间有更多层，框架更复杂，RDD的弹性构建，为作业进行资源管理和协商等等

内存存储：两者都是内存计算，当内存不够时，presto直接OOM，spark会落地磁盘

资源申请：presto预先申请好CPU和内存，coordinator和worker一直运行；spark任务实时申请资源，需要多少资源申请多少

数据处理：Presto是批处理（页面）管道处理模式，只要页面完成，就可以将其发送到下一个任务（这种方法大大减少了各种查询的端到端响应时间）； 在spark中，数据需要在进入下一阶段之前完全处理。

数据容错： 如果单个节点发生失败或者数据丢失，presto会导致查询失败；但spark会根据rdd血缘关系重新计算

优化程序：Presto基于成本的优化器(CBO)，速度更快；Spark SQL基于规则的优化(RBO)，可在复杂查询上执行更好的操作，速度更慢。但在Spark 2.2开始后的版本，也引入了基于成本的优化(CBO)，而且CBO只是对特定场景会有影响，这点差异可以忽略。

八、insignia和spark的区别？

insignia释义：

n. 记号，标志；徽章；荣誉

例句：

Someone painted a gang insignia on his car.

有人在他的车上画了一个帮派的标志。

spark释义：

n. 火花；电火花；（内燃机里火花塞的）放电；闪光体；一丝强烈的感情；愉悦；（非正式）军队中对无线电报务员（或电工的）昵称；生龙活虎的小伙子；导火线；活力

v. 发出火花；点燃；导致；求婚

n. (Spark) （美）斯帕克（人名）

九、flink和spark的区别？

flink: 由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

spark: 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。

十、hadoop和spark的异同？

Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。

1. 数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。

2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。

3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。

4. 编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。

5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。

6. 资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。

综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。

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