大数据培训之Spark

发布时间:2019年08月19日作者:atguigu浏览次数:985

学习Spark,最主要的目的就是学以致用。了解企业最急缺的技术和最新的发展动向能帮助我们将来能够顺利找到满意的工作。那么,大数据里边的Spark在企业中都有什么样的应用?

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一、Spark最常用的应用就是做实时推荐

这也是目前比较火的一个方向。学员们可以做相关实时推荐的项目,比如做的一次产品推荐项目。5个人一小组进行项目分工协作,最终进行项目答辩,将项目推销出去。

二、收集用户活动日志。

这一工作需要用Spark和Kafka协作完成。收集用户的活动日志主要是为了及时展现公司策略所达成的效果,以做出后期调整,并能很好地提高推荐的准确性。由于Hadoop是唯一一个可以处理用户活动日志的平台,但同时又存在着一系列的缺点,如:HIVE分析效率偏低、实时难度大、工作模式决定了工作量巨大等。因此需要引入Spark和Kafka。Kafka做数据列队处理,Spark提高处理速度。

二、实时分类工作。

我们可以利用Spark Streaming收集数据,再对数据进行分类。这一功能最有名的应用就是推文的实施分类处理。

Sark是一个灵活的生态系统,拥有庞大的社区,在大数据领域的应用日益广泛也逐渐变得重要。在数据仓库、商务智能、推荐系统领域都存在着不可替代的作用。尤其是其可以对海量数据进行快速的实时处理,这一特点越发符合将来大数据处理的发展趋势。因此,Spark在大数据学习中至关重要。

 


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