大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark语言 java的问题，于是小编就整理了2个相关介绍spark语言 Java的解答，让我们一起看看吧。
hadoop和spark的异同？
Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。
1. 数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。
2. 处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。
3. 处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。
4. 编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。
5. 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。
6. 资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。
综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手吧。
在大数据中，如何使用spark？
Spark与Hadoop的功能性质都是一样的，就是提供为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎---开源集群计算环境。简单通俗点讲，就是Spark集群能够容纳足够大规模（就是未知而且规模不停增长的）数据，在这个集群运行环境中，还能够不停的反复操作数据，还要速度非常快，还有稳定性等等，在此基础上，通过开发的分析软件，快速的以不同形式的比如图表，表格等形式提供分析结果。
Spark与Hadoop相似，但总体来说比Hadoop有优势，主要表现在某些工作负载方面比Hadoop更加优越，比如内存计算下Spark比Hadoop快很多倍，提供了80多个高级运算符很易用，提供了大量的库包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
典型的应用场景比如大数据在广告、分析报表、推荐系统等方面的应用，比如大数据做应用分析、效果分析、定向优化、优化排名、个性化推荐、热点点击分析等等。Spark主要使用SCALA（面向对象、函数式编程语言）来实现，当然也支持Java、Python等语言。
目前用得比较成功的比如：①腾讯社交广告（原名广点通）。借助Spark快速迭代的优势，实现了实时采集、分析、预测，在广告投放系统上，可以达到支持每天上百亿的请求数据量。而其日志数据即时查询也是达到了非常快速。②淘宝。搜索和广告业务使用Spark，用于推荐相关算法上，解决了许多问题。③优酷土豆。开始使用的是Hadoop，出现了很多问题，包括商业智能反应速度慢，效率不高等。后使用Spark，性能提升很多，交互响应很快。
Spark是大数据领域中最为火爆的一个分布式计算框架。
我们把Spark部署在几个或几百甚至几千上后形成一个系统，然后往这个系统提交Spark作业，作业在这些服务器上分布式并行高效执行，执行结果由Spark返回给我们。
Spark及其之上的子框架（如Spark Streaming、Spark MLlib、Spark SQL等）支持多种作业类型，应用范围很广场景很丰富。典型的应用场景有：数据统计分析（如传统Oracle、MySQL做的），尤其是海量数据在大规模Spark系统中非常高效，还有海量数据挖掘方面啊，推荐系统啊，风控系统啊，只要跟数据相关的，基本上都是Spark能做的。
到此，以上就是小编对于spark语言 java的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark语言 java的2点解答对大家有用。
