1. 大數據分析平台
大數據分析一站式平台:ETHINK是業界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大數據分析基礎平台。我們的目困運標是簡化大數據分析的過程，讓人人都能夠快速從數攔雹據獲得決策智慧。您不再需要採用很多的數據集成、數據清洗、數據預處理、數據分析、數據挖掘、數據可視化、數據報告等眾多的工具。ETHINK是一個集成性的平台，能夠將您所有的數據，載入到hadoop,spark平台，並能夠可視化您的數據，挖掘您的數據的高效平台。
連接與集成:將結構化和非結構化數據，他們存在於原先不同的各類關系資料庫，各類不同的大數據存儲方式中，您沒有能力來處理他們。ETHINK針對各類大數據乃至關系數據，都內嵌了訪問連接器，通過很簡單的步驟，這些數據就可以載入到大數據平台。數據可以導入到內嵌的HADOOP、SPARK的存儲汪衡梁庫。
數據挖掘:業界第一家大數據挖掘產品，通過ETHINK,大數據挖掘非常簡單，通過界面流程式的設計平台，就能夠快速進行數據挖掘，發揮大數據的價值。1大數據挖掘快速發現潛在的規律，人人都能快速上手2可拖拽流程可視化設計3豐富的數據挖掘演算法4集成大數據挖掘計算技術，比傳統挖掘快10到100倍的速度5支持集群線性擴展
自助交互分析:ETHINK提供針對大數據的即席查詢、互動式統計分析、多維分析等系列的分析與統計分析平台。1普通用戶簡單的快速實現日常經營分析的統計2提供大量的計算指標和豐富的圖形3實現普通用戶自助分析的需求
2. Spark平台只能採用批處理模式對大數據進行數據計算對嗎
不對。
Spark支持批處理和流處理。批處理指的是對大規模數據一批一批的計算，計算時間較長，而流處理則是一條數據一條數據的處理，處理速度可達到秒級。
Spark是一個快速且通用的集群計算平台，可以處理大數據量時候，比如幾T到幾P量級時候只需要幾秒鍾到幾分鍾。
3. 什麼是Spark
Spark是雲計算大明喊數據的集大成者，是Hadoop的取代者，是第二代雲計算大數據技術。它作為一個基於內存計算的雲計算大數據平台，在實時流處理、互動式查詢、機器學習、圖處理、數據統計分析等方面具有無可比擬的優勢；Spark 能夠比Hadoop快100倍以上；Spark的入門月薪激洞野在2萬以上；Spark採用一個統一 的堆棧解決了雲計算大數據的所有核心問題，這直顫亮接奠定了其一統雲計算大數據領域的霸主地位。
4. 如何使用spark做大數據分析
動手實驗Apache Spark的最好方式是使用互動式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell兩種互動式命令行。
可以從 這里下載Apache Spark，下載時選擇最近預編譯好的版本以便能夠立即運行shell。
目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，發布時間是2015年9月9日。
tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz
運行Python Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/pyspark
在本節中不會使用Python Shell進行演示。
Scala互動式命令行由於運行在JVM上，能夠使用java庫。
運行Scala Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/spark-shell
執行完上述命令行，你可以看到下列輸出：
Scala Shell歡迎信息
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.5.0
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_25)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
15/08/24 21:58:29 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.0
下面是一些簡單的練習以便幫助使用shell。也許你現在不能理解我們做的是什麼，但在後面我們會對此進行詳細分析。在Scala Shell中，執行下列操作：
在Spark中使用README 文件創建textFileRDD
val textFile = sc.textFile("README.md")
獲取textFile RDD的第一個元素
textFile.first()
res3: String = # Apache Spark
對textFile RDD中的數據進行過濾操作，返回所有包含「Spark」關鍵字的行，操作完成後會返回一個新的RDD，操作完成後可以對返回的RDD的行進行計數
篩選出包括Spark關鍵字的RDD然後進行行計數
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark.count()
res10: Long = 19
要找出RDD linesWithSpark單詞出現最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，將RDD中的各行映射成一個數，然後再使用rece方法找出包含單詞數最多的行。
找出RDD textFile 中包含單詞數最多的行
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => if (a > b) a else b)
res11: Int = 14
返回結果表明第14行單詞數最多。
也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因為map和rece方法接受scala函數字面量作為參數。
在scala shell中引入Java方法
import java.lang.Math
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => Math.max(a, b))
res12: Int = 14
我們可以很容易地將數據緩存到內存當中。
將RDD linesWithSpark 緩存，然後進行行計數
linesWithSpark.cache()
res13: linesWithSpark.type =
MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23
linesWithSpark.count()
res15: Long = 19
上面簡要地給大家演示的了如何使用Spark互動式命令行。
彈性分布式數據集（RDDs）
Spark在集群中可以並行地執行任務，並行度由Spark中的主要組件之一——RDD決定。彈性分布式數據集(Resilient distributed data, RDD)是一種數據表示方式，RDD中的數據被分區存儲在集群中（碎片化的數據存儲方式），正是由於數據的分區存儲使得任務可以並行執行。分區數量越多，並行越高。下圖給出了RDD的表示：
Display- Edit
想像每列均為一個分區（partition ），你可以非常方便地將分區數據分配給集群中的各個節點。
為創建RDD，可以從外部存儲中讀取數據，例如從Cassandra、Amazon簡單存儲服務（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的輸入數據格式中讀取。也可以通過讀取文件、數組或jsON格式的數據來創建RDD。另一方面，如果對於應用來說，數據是本地化的，此時你僅需要使用parallelize方法便可以將Spark的特性作用於相應數據，並通過Apache Spark集群對數據進行並行化分析。為驗證這一點，我們使用Scala Spark Shell進行演示：
5. 如何從菜鳥成長成spark大數據高手
第一階段：熟練掌握Scala語言
1，spark框架是採用scala語言寫的，精緻優雅。想要成為spark高手，你就必須閱讀spark源碼，就必須掌握scala。
2，雖然現在的spark可以使用多種語言開發，java,python，但是最快速和支持最好的API依然並將永遠是Scala的API，所以必須掌握scala來編寫復雜的和高性能的spark分布式程序。
3尤其是熟練掌握Scala的trait,apply,函數式編程，泛型，逆變，與協變等。
第二階段：精通spark平台本身提供給開發折的API
1，掌握spark中面向RDD的開發模式，掌握各種transformation和action函數的使用。
2，掌握Spark中的款依賴和窄依賴，lineage機制。
3，掌握RDD的計算流程，如Stage的劃分，spark應用程序提交給集群的基礎過程和Work節點基礎的工作原理。
第三階段：深入Spark內核
此階段主要是通過Spark框架的源碼研讀來深入Spark內核部分：
1，通過源碼掌握Spark的任務提交，
2，通過源碼掌握Spark的集群的任務調度，
3，尤其要精通DAGScheler,TaskScheler和Worker節點內部的工作的每一步細節。
第四階段：掌握Spark上的核心框架的使用
Spark作為雲計算大數據時代的集大成者，在實時流式處理，圖技術，機器學習，nosql查詢等方面具有明顯的優勢，我們使用Spark的時候大部分時間都是在使用其框架：
sparksql,spark streaming等
1，spark streaming是出色的實時流失處理框架，要掌握，DStream,transformation和checkpoint等。
2，spark sql是離線統計分析工具，shark已經沒落。
3，對於spark中的機器學習和Graphx等要掌握其原理和用法。
第五階段：做商業級的spark項目
通過一個完整的具有代表性的spark項目來貫穿spark的方方面面，包括項目的框架設計，用到的技術的剖析，開始實現，運維等，完善掌握其中的每一個階段和細節，以後你就可以從容的面對絕大多數spark項目。
第六階段：提供spark解決方案
1，徹底掌握spark框架源碼的每一個細節，
2，根據步同的業務場景的需要提供spark在不同場景的解決方案，
3，根據實際需要，在spark框架基礎上經行2次開發，打造自己的spark框架。
6. Spark SQL（十）：Hive On Spark
Hive是目前大數據領域，事實上的SQL標准。其底層默認是基於MapRece實現的，但是由於MapRece速度實在比較慢，因此這幾年，陸續出來了新的SQL查詢引擎，包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。
Spark SQL與Hive On Spark是不一樣的。Spark SQL是Spark自己研發出來的針對各種數據源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以執行查詢的，一套基於Spark計算引擎的查詢引擎。因此它是Spark的一個項目，只不過提供了逗閉針對Hive執行查詢的工功能而已，適合在一些使用Spark技術棧的大數據應用類系統中使用。
而Hive On Spark，是Hive的一個項目，它是將Spark作為底層的查詢引擎（不通過MapRece作為唯一的查詢引擎）。Hive On Spark，只適用於Hive，在可預見的未來，很有可能Hive默認的底層引擎就從MapRece切換為Spark了；適合於將原有早粗的Hive數據倉庫以及數據統計分析替山睜裂換為Spark引擎，作為全公司通用的大數據統計分析引擎。
Hive On Spark做了一些優化：
1、Map Join
Spark SQL默認對join是支持使用broadcast機制將小表廣播到各個節點上，以進行join的。但是問題是，這會給Driver和Worker帶來很大的內存開銷。因為廣播的數據要一直保留在Driver內存中。所以目前採取的是，類似乎MapRece的Distributed Cache機制，即提高HDFS replica factor的復制因子，以讓數據在每個計算節點上都有一個備份，從而可以在本地進行數據讀取。
2、Cache Table
對於某些需要對一張表執行多次操作的場景，Hive On Spark內部做了優化，即將要多次操作的表cache到內存中，以便於提升性能。但是這里要注意，並不是對所有的情況都會自動進行cache。所以說，Hive On Spark還有很多不完善的地方。
Hive QL語句 =>
語法分析 => AST =>
生成邏輯執行計劃 => Operator Tree =>
優化邏輯執行計劃 => Optimized Operator Tree =>
生成物理執行計劃 => Task Tree =>
優化物理執行計劃 => Optimized Task Tree =>
執行優化後的Optimized Task Tree
7. 2022年大數據專業的課程和未來就業方向如何
被大數據專業錄取的小夥伴們是不是都在家裡准備收取自己人生中的第一份大學錄取通知書了呢？那麼你們在步入大學之前知道自己的專業未來的學習課程及就業前景如何嗎？接下來就跟隨我一起來看看吧！歡迎大家閱讀本文，關注即可獲取更多精彩資訊！
大數據專業是學什麼
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才（有專業知識、有數據思維）。
第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。
第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
第三階段：大數據擾棗導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。
第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。
第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。
第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣迅禪技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
大數據專業就業前景
大數據專業是從數據管理、系統開發、海量數據分析和挖掘等方面系統，幫助企業掌握大數據應用中各種典型問題的解決方案的專業，就業方向數據開發與管理、企業管理、城市環境治理等方面。
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且畝李塵不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。
8. 大數據處理為何選擇spark
大數據處理為何選擇Spark，而不是Hadoop？
一、基礎知識
1、Spark
Spark是一個用來實現快速而通用的集群計算的平台。
在速度方面，Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型，而且高效地支持更多計算模式，包括互動式查詢和流處理。
Spark項目包含多個緊密集成的組件。Spark的核心是一個對由很多計算任務組成的、運行在多個工作機器或者是一個計算集群上的應用進行調度、分發以及監控的計算引擎。
2、Hadoop
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。
用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，想學習的同學歡迎加入大數據學習扣扣群：740041381，有大量干貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系。
二、大數據處理選擇
Spark和Hadoop都可以進行大數據處理，那如何選擇處理平台呢？
1.處理速度和性能
Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型，支持循環數據流和內存計算。
Hadoop進行計算時，需要從磁碟讀或者寫數據，同時整個計算模型需要網路傳輸，導致MapRece具有高延遲的弱點。
據統計，基於Spark內存的計算速度比Hadoop MapRece快100倍以上，基於磁碟的計算速度也要快10倍以上。
2.開發難易度
Spark提供多語言(包括Scala、Java、Python)API，能夠快速實現應用，相比MapRece更簡潔的代碼，安裝部署也無需復雜配置。使用API可以輕松地構建分布式應用，同時也可以使用Scala和Python腳本進行互動式編程。
9. 大數據中的Spark指的是什麼
謝謝邀請！
spark最初是由伯克利大學的amplab於2009年提交的一個項目，現在已經是Apache軟體基金會最活躍的項目，對於spark,apache給出的官方定義是：spark是一個快速和通用的大數據處理引擎。可以理解為一個分布式大數據處理框架，spark是基於Rdd(彈性分布式數據集)，立足於內存計算，在「one stack to rule them all」 的思想引導下 ，打造了一個可以流式處理（spark streaming）,機器學習（mllib）,實時查詢（spark sql）,圖計算（graphx）等各種大數據處理，無縫連接的一棧式計算平台，由於spark在性能和擴展上快速，易用，通用的特點，使之成為一個一體化，多元化的大數據計算平台。
spark的一棧式優勢
1 快速處理，比hadoop快100倍，因為spark是基於內存計算，而hadoop是基於磁碟計算
2易用性，spark支持多種語言
3 通用性強，可以流式處理，及時查詢，圖計算，機器學習
4 可以和hadoop數據集成，運行在yarn上，統一進行資源管理調度
5 活躍和壯大的社區
以上是關於spark的簡單定義，希望我的回答可以採納，謝謝
10. 如何助力Spark大數據分析
Kubernetes如何助力大數據分析
概述
本文為大家介紹一種容器化的數據服務Spark + OSS on ACK，允許Spark分布式計算節點對阿里雲OSS對象存儲的直接訪問。藉助阿里雲Kubernetes容器服務與阿里雲OSS存儲資源的深度整合，允許Spark分布式內存計算，機器學習集群對雲上的大數據直接進行分析和保存結果。
先決條件
你已經通過阿里雲容器服務創建了一個Kubernetes集群，詳細步驟參見創建Kubernetes集群
從容器服務控制台創建一個Spark OSS實例
使用三次點擊來創建一個1 master + 3 worker 的Spark OSS的實例
1 登錄 https://cs.console.aliyun.com/
2 點擊 「應用目錄」
3 選擇 「spark-oss」, 點擊 「參數」
3.（可選）修改工作節點數目 Worker.Replicas: 3
6 點擊 服務， 查看外部端點, 點擊URL訪問Spark集群
7 測試Spark集群
1.打開一個spark-shell
kubectl getpod | grep worker
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-fmzjs 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-mbsc4 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-zhwr4 1/1 Running 0 44m
kubectl exec -itspark -oss-online2-worker-57894f65d8 -fmzjs--/opt/spark/bin/spark -shell--master spark: //spark-oss-online2-master:7077