当您认为自己有一个好主意但需要对其进行测试时，您希望尽快并尽可能经济地对其进行测试。 您不想进入冗长的开发和测试周期并浪费大量时间和金钱。 Apache Spark 一直在促进快速应用程序开发，主要是因为它允许您使用其 shell 和 API 快速测试您的想法。
什么是 Apache Spark？
从技术上讲，Apache Spark 是一种数据处理引擎，它可以潜入巨大的数据块并在瞬间处理它们。 它的两个主要特点是数据处理速度和内存性能。 这个集群计算框架是一个开源工具，可以帮助新手开发人员立即构建他们的应用程序。
这个高级数据处理框架由 AMP Lab 开发，并于 2010 年作为开源工具发布，成为 Apache 项目的组成部分。 整个 Spark 项目使用 Scala 语言编写，可以在基于 Java 的虚拟机（JVM）上运行。
Apache Spark — 快速应用程序开发的新领导者
在使用 Apache Spark 之后，全球的开发人员一致称其为“超快”。 Apache Spark 的各种性能测量表明，它比其现有竞争对手 Hadoop 快 100 倍。 根据其用户的说法，Spark 的内存原语优于 Hadoop 基于磁盘的多级内存结构的当前标准。
事实上，如果任何构思与执行之间的时间间隔非常长，那么这些随意的方法往往会将整个项目扼杀在萌芽状态。 有鉴于此，这个不断发展的科技行业最昂贵的参数是什么？
诚然，是时候了。
有一句古老的谚语说，“没有人能阻止一个想法被执行，时机已到。” 所以，如果你深入挖掘开发应用程序的真正目的，你会发现这个目的很简单而且永恒不变。 你必须解决一个普遍的和既定的问题。 现在，如果您不上场，其他人会上场。 因此，需要一种可以提高“快速”水平的工具是当务之急。
Apache Spark 功能
Apache Spark 具有许多卓越的功能，并且它们中的每一个都集成在一起以为其提供急需的处理能力。 从技术上讲，Spark 的组件定义了它的卓越能力。 Spark 的每一个组件都提高了其快速应用开发的能力。
Spark 的内存进程
Apache Spark 智能数据处理的这种适切性背后，主要股东是它的基准内存技术。 那么，它到底是什么？ 简而言之，这是一个突破。 这种内存技术首先吞噬内存中的大部分获取数据，然后将其转储到数据存储磁盘上。 也就是说，它的用户可以将一部分处理后的数据保存在内存中，其余的数据保存在存储磁盘中。 这种在内存中存储数据的特性使 Apache Spark 在其利基市场中无与伦比。
除此之外，可以推断 Spark 配备了强大的机器学习算法，因为它将用户程序请求的数据直接加载到其核心或集群的内存中，并定期查询。
星火核心
它是 Apache Spark 的整个基础。 它主要处理自然界中分布的各种任务，如I/O执行、调度和分派。 技术界也将其称为弹性分布式数据集 (RDD)，它是一组按逻辑分布在不同连接机器上的分区数据。
通常，这些 RDD 可以通过粗粒度的数据转换过程创建，该过程包括四个基本执行：map、filter、reduce 和 join。 因此，整个 RDD 是通过一个 API 启动的，该 API 是三种不同编程语言（Scala、Java 和 Python）的结合。
星火SQL
这是该框架的另一个组件，它发起了一种新的数据抽象方法，即 SchemaRDD。 这个新的 SchemaRDD 支持各种级别的结构化数据。 它还具有使用特定领域语言查询数据的能力。
火花流
该组件用于借助 Spark 内核的快速调度能力对数据进行流式分析。 它将较大的数据块分解为多个小数据包或批次，并对它们应用 RDD 转换。
图X
该组件是一个分布式图形处理网络，在需要表达完整图形计算的情况下很有用。
MLib：机器学习库
从技术上讲，它是一个分布式机器学习框架。 它的执行速度远高于 Hadoop 的基于磁盘的版本，因为 Spark 利用基于分布式内存的架构——这是 Apache Spark 与其他类似框架的主要区别参数。 MLib 基本上采用统计算法来解决范围广泛的机器学习难题，例如汇总统计、假设检验和数据抽样。 它还处理数据聚类、协同过滤和数据回归。
Spark — 开发人员的多功能工具
除其他功能外，Spark 还是面向全球所有开发人员的多功能应用程序开发框架。 它可以使用不同的编程语言，如 Scala、Python、Java、Closure 和 R。
结论
Spark是大数据的后Hadoop改造，前者与后者具有主题匹配。 随着物联网人口的不断增长，大数据的增长速度越来越快，技术世界需要一些能够与其增长保持同步的东西。 诚然，Hadoop 在大数据方面有过它的黄金时代，但它并不是大数据领域快速应用程序开发的最终标准。 Apache Spark 看起来是下一代数据密集型应用程序开发生态系统的代言人。
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