spark是什么意思?
spark的意思是： 1、n.火花;火星;电火花;(指品质或感情)一星，丝毫，一丁点 2、v.引发;触发;冒火花;飞火星;产生电火花 spark 读法 英 [spɑːk] 美 [spɑːrk] 短语： 1、spark advance 点火提前；火花提早 2、electric spark machining [机械]电火花加工；放电加工 3、spark erosion 火花蚀刻，电火花腐蚀 4、spark of life 生命的火花 扩展资料词语用法： 1、spark用作名词时意思是“火花”,转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”,引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”,指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 2、spark可用作及物动词,也可用作不及物动词。用作及物动词时,接名词或代词作宾语。 词汇搭配： 1、spark cruelly发出残酷地火花 2、spark repeatedly反复地闪光 3、spark resoundingly有共鸣地闪耀 4、spark off点燃,激发,发动,使产生 5、spark off an explosive引起爆炸
spark什么意思
火花 spark 英 [spɑːk] 美 [spɑːrk] n. 火花;火星;电火花;(指品质或感情)一星，丝毫，一丁点;生气;诱因;愤怒的情感 v. 引发;触发;冒火花;飞火星;产生电火花 第三人称单数： sparks复数： sparks现在分词： sparking过去式： sparked过去分词： sparked 牛津词典 noun 1、[C] 火花；火星 a very small burning piece of material that is produced by sth that is burning or by hitting two hard substances together A shower of sparks flew up the chimney. 烟囱里飞出无数火星。 2、[C] 电火花 a small flash of light produced by an electric current sparks from a faulty light switch 漏电的电灯开关发出的火花 A spark ignites the fuel in a car engine. 汽车发动机中的燃料由火花点燃。 3、[C, usually sing.] ~ of sth （指品质或感情）一星，丝毫，一丁点a small amount of a particular quality or feeling 同义词： glimmer a spark of hope 一线希望
大数据中的Spark指的是什么？
Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用内存并行计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark同样支持离线计算和实时计算两种模式。Spark离线计算速度要比Mapreduce快10-100倍。而实时计算方面，则依赖于SparkStreaming的批处理能力，吞吐量大。不过相比Storm，SparkStreaming并不能做到真正的实时。
Spark使用强大的函数式语言Scala开发，方便简单。同时，它还提供了对Python、Java和R语言的支持。
作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。
1，高效性
不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。
2，易用性
不同于MapReduce仅支持Map和Reduce两种编程算子，Spark提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等，并且采用函数式编程风格，实现相同的功能需要的代码量极大缩小。
3，通用性
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。
4，兼容性
Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且Spark可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。
什么是spark
spark是一个通用计算框架。 Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。Spark支持多种数据源，如CSV、JSON、HDFS、SQL等，并提供了多种高级工具，Spark还提供了分布式计算中的数据共享和缓存机制，使得大规模数据处理变得更加高效和可靠。 Spark支持多种编程语言，如Java、Python、Scala和R语言，并且还提供了超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。同时，Spark还支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法，可以非常方便地与其他的开源产品进行融合，可以访问各种数据源。 常见的计算机框架： 1、TensorFlow TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由Google开发。它支持多种编程语言，如Python、C++、Java和Scala等，并提供了丰富的API和工具，使得用户可以轻松地构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow还具有高度的可扩展性，可以处理大规模的数据集和模型，并且可以在不同的硬件平台上运行。 2、PyTorch PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由Facebook开发。它基于动态图模式，使得模型的构建和调试非常容易。PyTorch还提供了强大的GPU加速功能，可以在短时间内对大规模数据集进行训练。 3、Apache Spark Apache Spark是一个用于大数据处理的快速、通用和容错的开源框架，由Apache软件基金会开发。它支持多种编程语言，如Java、Python、Scala和R等，并提供了多种高级工具和算法，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX等。此外，Spark还提供了分布式计算中的数据共享和缓存机制，使得大规模数据处理变得更加高效和可靠。