1. 大数据分析平台
大数据分析一站式平台:ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目困运标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数拦雹据获得决策智慧。您不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop,spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。
连接与集成:将结构化和非结构化数据，他们存在于原先不同的各类关系数据库，各类不同的大数据存储方式中，您没有能力来处理他们。ETHINK针对各类大数据乃至关系数据，都内嵌了访问连接器，通过很简单的步骤，这些数据就可以加载到大数据平台。数据可以导入到内嵌的HADOOP、SPARK的存储汪衡梁库。
数据挖掘:业界第一家大数据挖掘产品，通过ETHINK,大数据挖掘非常简单，通过界面流程式的设计平台，就能够快速进行数据挖掘，发挥大数据的价值。1大数据挖掘快速发现潜在的规律，人人都能快速上手2可拖拽流程可视化设计3丰富的数据挖掘算法4集成大数据挖掘计算技术，比传统挖掘快10到100倍的速度5支持集群线性扩展
自助交互分析:ETHINK提供针对大数据的即席查询、交互式统计分析、多维分析等系列的分析与统计分析平台。1普通用户简单的快速实现日常经营分析的统计2提供大量的计算指标和丰富的图形3实现普通用户自助分析的需求
2. Spark平台只能采用批处理模式对大数据进行数据计算对吗
不对。
Spark支持批处理和流处理。批处理指的是对大规模数据一批一批的计算，计算时间较长，而流处理则是一条数据一条数据的处理，处理速度可达到秒级。
Spark是一个快速且通用的集群计算平台，可以处理大数据量时候，比如几T到几P量级时候只需要几秒钟到几分钟。
3. 什么是Spark
Spark是云计算大明喊数据的集大成者，是Hadoop的取代者，是第二代云计算大数据技术。它作为一个基于内存计算的云计算大数据平台，在实时流处理、交互式查询、机器学习、图处理、数据统计分析等方面具有无可比拟的优势；Spark 能够比Hadoop快100倍以上；Spark的入门月薪激洞野在2万以上；Spark采用一个统一 的堆栈解决了云计算大数据的所有核心问题，这直颤亮接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。
4. 如何使用spark做大数据分析
动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行。
可以从 这里下载Apache Spark，下载时选择最近预编译好的版本以便能够立即运行shell。
目前最新的Apache Spark版本是1.5.0，发布时间是2015年9月9日。
tar -xvzf ~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4.tgz
运行Python Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/pyspark
在本节中不会使用Python Shell进行演示。
Scala交互式命令行由于运行在JVM上，能够使用java库。
运行Scala Shell
cd spark-1.5.0-bin-hadoop2.4
./bin/spark-shell
执行完上述命令行，你可以看到下列输出：
Scala Shell欢迎信息
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
下面是一些简单的练习以便帮助使用shell。也许你现在不能理解我们做的是什么，但在后面我们会对此进行详细分析。在Scala Shell中，执行下列操作：
在Spark中使用README 文件创建textFileRDD
val textFile = sc.textFile("README.md")
获取textFile RDD的第一个元素
textFile.first()
res3: String = # Apache Spark
对textFile RDD中的数据进行过滤操作，返回所有包含“Spark”关键字的行，操作完成后会返回一个新的RDD，操作完成后可以对返回的RDD的行进行计数
筛选出包括Spark关键字的RDD然后进行行计数
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark.count()
res10: Long = 19
要找出RDD linesWithSpark单词出现最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，将RDD中的各行映射成一个数，然后再使用rece方法找出包含单词数最多的行。
找出RDD textFile 中包含单词数最多的行
textFile.map(line => line.split(" ").size)
.rece((a, b) => if (a > b) a else b)
res11: Int = 14
返回结果表明第14行单词数最多。
也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因为map和rece方法接受scala函数字面量作为参数。
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
我们可以很容易地将数据缓存到内存当中。
将RDD linesWithSpark 缓存，然后进行行计数
linesWithSpark.cache()
res13: linesWithSpark.type =
MapPartitionsRDD[8] at filter at <console>:23
linesWithSpark.count()
res15: Long = 19
上面简要地给大家演示的了如何使用Spark交互式命令行。
弹性分布式数据集（RDDs）
Spark在集群中可以并行地执行任务，并行度由Spark中的主要组件之一——RDD决定。弹性分布式数据集(Resilient distributed data, RDD)是一种数据表示方式，RDD中的数据被分区存储在集群中（碎片化的数据存储方式），正是由于数据的分区存储使得任务可以并行执行。分区数量越多，并行越高。下图给出了RDD的表示：
Display- Edit
想像每列均为一个分区（partition ），你可以非常方便地将分区数据分配给集群中的各个节点。
为创建RDD，可以从外部存储中读取数据，例如从Cassandra、Amazon简单存储服务（Amazon Simple Storage Service）、HDFS或其它Hadoop支持的输入数据格式中读取。也可以通过读取文件、数组或jsON格式的数据来创建RDD。另一方面，如果对于应用来说，数据是本地化的，此时你仅需要使用parallelize方法便可以将Spark的特性作用于相应数据，并通过Apache Spark集群对数据进行并行化分析。为验证这一点，我们使用Scala Spark Shell进行演示：
5. 如何从菜鸟成长成spark大数据高手
第一阶段：熟练掌握Scala语言
1，spark框架是采用scala语言写的，精致优雅。想要成为spark高手，你就必须阅读spark源码，就必须掌握scala。
2，虽然现在的spark可以使用多种语言开发，java,python，但是最快速和支持最好的API依然并将永远是Scala的API，所以必须掌握scala来编写复杂的和高性能的spark分布式程序。
3尤其是熟练掌握Scala的trait,apply,函数式编程，泛型，逆变，与协变等。
第二阶段：精通spark平台本身提供给开发折的API
1，掌握spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用。
2，掌握Spark中的款依赖和窄依赖，lineage机制。
3，掌握RDD的计算流程，如Stage的划分，spark应用程序提交给集群的基础过程和Work节点基础的工作原理。
第三阶段：深入Spark内核
此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：
1，通过源码掌握Spark的任务提交，
2，通过源码掌握Spark的集群的任务调度，
3，尤其要精通DAGScheler,TaskScheler和Worker节点内部的工作的每一步细节。
第四阶段：掌握Spark上的核心框架的使用
Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流式处理，图技术，机器学习，nosql查询等方面具有明显的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其框架：
sparksql,spark streaming等
1，spark streaming是出色的实时流失处理框架，要掌握，DStream,transformation和checkpoint等。
2，spark sql是离线统计分析工具，shark已经没落。
3，对于spark中的机器学习和Graphx等要掌握其原理和用法。
第五阶段：做商业级的spark项目
通过一个完整的具有代表性的spark项目来贯穿spark的方方面面，包括项目的框架设计，用到的技术的剖析，开始实现，运维等，完善掌握其中的每一个阶段和细节，以后你就可以从容的面对绝大多数spark项目。
第六阶段：提供spark解决方案
1，彻底掌握spark框架源码的每一个细节，
2，根据步同的业务场景的需要提供spark在不同场景的解决方案，
3，根据实际需要，在spark框架基础上经行2次开发，打造自己的spark框架。
6. Spark SQL（十）：Hive On Spark
Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapRece实现的，但是由于MapRece速度实在比较慢，因此这几年，陆续出来了新的SQL查询引擎，包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。
Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目，只不过提供了逗闭针对Hive执行查询的工功能而已，适合在一些使用Spark技术栈的大数据应用类系统中使用。
而Hive On Spark，是Hive的一个项目，它是将Spark作为底层的查询引擎（不通过MapRece作为唯一的查询引擎）。Hive On Spark，只适用于Hive，在可预见的未来，很有可能Hive默认的底层引擎就从MapRece切换为Spark了；适合于将原有早粗的Hive数据仓库以及数据统计分析替山睁裂换为Spark引擎，作为全公司通用的大数据统计分析引擎。
Hive On Spark做了一些优化：
1、Map Join
Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。所以目前采取的是，类似乎MapRece的Distributed Cache机制，即提高HDFS replica factor的复制因子，以让数据在每个计算节点上都有一个备份，从而可以在本地进行数据读取。
2、Cache Table
对于某些需要对一张表执行多次操作的场景，Hive On Spark内部做了优化，即将要多次操作的表cache到内存中，以便于提升性能。但是这里要注意，并不是对所有的情况都会自动进行cache。所以说，Hive On Spark还有很多不完善的地方。
Hive QL语句 =>
语法分析 => AST =>
生成逻辑执行计划 => Operator Tree =>
优化逻辑执行计划 => Optimized Operator Tree =>
生成物理执行计划 => Task Tree =>
优化物理执行计划 => Optimized Task Tree =>
执行优化后的Optimized Task Tree
7. 2022年大数据专业的课程和未来就业方向如何
被大数据专业录取的小伙伴们是不是都在家里准备收取自己人生中的第一份大学录取通知书了呢？那么你们在步入大学之前知道自己的专业未来的学习课程及就业前景如何吗？接下来就跟随我一起来看看吧！欢迎大家阅读本文，关注即可获取更多精彩资讯！
大数据专业是学什么
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。
第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
第三阶段：大数据扰枣导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。
第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。
第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。
第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样迅禅技术、统计学习、回归分析、随机过程。
大数据专业就业前景
大数据专业是从数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘等方面系统，帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业，就业方向数据开发与管理、企业管理、城市环境治理等方面。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且亩李尘不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。
8. 大数据处理为何选择spark
大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？
一、基础知识
1、Spark
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。
在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapRece计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。
Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。
2、Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapRece为海量的数据提供了计算。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群：740041381，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
二、大数据处理选择
Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？
1.处理速度和性能
Spark扩展了广泛使用的MapRece计算模型，支持循环数据流和内存计算。
Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapRece具有高延迟的弱点。
据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapRece快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。
2.开发难易度
Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapRece更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。
9. 大数据中的Spark指的是什么
谢谢邀请！
spark最初是由伯克利大学的amplab于2009年提交的一个项目，现在已经是Apache软件基金会最活跃的项目，对于spark,apache给出的官方定义是：spark是一个快速和通用的大数据处理引擎。可以理解为一个分布式大数据处理框架，spark是基于Rdd(弹性分布式数据集)，立足于内存计算，在“one stack to rule them all” 的思想引导下 ，打造了一个可以流式处理（spark streaming）,机器学习（mllib）,实时查询（spark sql）,图计算（graphx）等各种大数据处理，无缝连接的一栈式计算平台，由于spark在性能和扩展上快速，易用，通用的特点，使之成为一个一体化，多元化的大数据计算平台。
spark的一栈式优势
1 快速处理，比hadoop快100倍，因为spark是基于内存计算，而hadoop是基于磁盘计算
2易用性，spark支持多种语言
3 通用性强，可以流式处理，及时查询，图计算，机器学习
4 可以和hadoop数据集成，运行在yarn上，统一进行资源管理调度
5 活跃和壮大的社区
以上是关于spark的简单定义，希望我的回答可以采纳，谢谢
10. 如何助力Spark大数据分析
Kubernetes如何助力大数据分析
概述
本文为大家介绍一种容器化的数据服务Spark + OSS on ACK，允许Spark分布式计算节点对阿里云OSS对象存储的直接访问。借助阿里云Kubernetes容器服务与阿里云OSS存储资源的深度整合，允许Spark分布式内存计算，机器学习集群对云上的大数据直接进行分析和保存结果。
先决条件
你已经通过阿里云容器服务创建了一个Kubernetes集群，详细步骤参见创建Kubernetes集群
从容器服务控制台创建一个Spark OSS实例
使用三次点击来创建一个1 master + 3 worker 的Spark OSS的实例
1 登录 https://cs.console.aliyun.com/
2 点击 “应用目录”
3 选择 “spark-oss”, 点击 “参数”
3.（可选）修改工作节点数目 Worker.Replicas: 3
6 点击 服务， 查看外部端点, 点击URL访问Spark集群
7 测试Spark集群
1.打开一个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