如何進行大數據發展趨勢和Spark的分析

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大數據發展趨勢和Spark介紹

大數據是隨著計算機技術、通信技術、互聯網技術的發展而產生的一種現象。

以前我們沒有實現人和人之間的連接，產生的數據沒有現在這么多；或者說沒有把產生的數據記錄下來；即使記錄下來，我們也沒有很好的工具對這些數據進行處理、分析和挖掘。而隨著大數據技術的發展，我們開始逐漸地擁有這種能力，來發掘數據中的價值。

大數據技術在2012年之前是以MapReduce為代表的批處理技術；2013年之后，則是以Spark為代表的大數據處理引擎；展望未來，大家越來越關注人工智能和大數據的結合，希望通過人工智能技術從大數據中挖掘更多的價值。近年來人工智能的爆發，也正是得益于大數據技術在存儲、算力和算法上的飛速發展，所以人工智能和大數據是密不可分的，離開大數據，人工智能也是無源之水，無木之本。我們可以打個比方，如果把人工智能比喻成火箭，那么大數據技術就是推動這艘火箭的燃料。

以上我們從宏觀的角度來看大數據技術的發展趨勢，下面讓我們以一個技術人員的角度，來看看當前大多數企業中所使用的大數據平臺的系統架構。

首先企業會從各個渠道收集數據，這些數據通過消息訂閱系統，一部分會經過一些流失的計算和處理，支持在線和實時的分析；另一部分數據則進入到相對靜態的數據湖中，中間會涉及到數據的清洗、過濾、再加工等操作，另外還可以對數據進行結構調整來優化業務，如合并大量小文件等等。數據湖中這些數據可以用來支持商業分析報表、數據挖掘、人工智能等應用。事實上Spark是當前使用最普遍的大數據計算引擎。在各個大企業的業務系統中，都把Spark作為數據處理和分析的核心組件。簡單來說，原始的數據通常需要利用Spark來進行一系列的處理，才能最終應用于人工智能等應用，可以說Spark已經成為大數據處理領域的一個實施標準。所以在當前大數據+AI的時代，正是因為有了像Spark這樣的大數據技術，才使得企業能夠更快、更好地搭建業務系統，服務于所需的應用，從而充分的結合大數據和AI的能力，進一步發掘數據中的價值。

接下來讓我們一起了解一下Spark。

作為大數據技術中的明星，Spark它是一種通用的高性能的集群計算系統。它起源于UC Berkeley AMP Lab一個研究項目，于2010年開源，2013年加入Apache基金會，如今Spark個在全球已經擁有50萬的Meetup成員，Spark的開源社區有1300+開發者，Spark也被廣泛的使用于企業和高校中。

那么究竟是什么讓Spark能得到大家的青睞呢？第一點原因就是它的高性能，比傳統MapReduce要快一百倍以上，讓Spark這個項目在一開始就非常的引人注目。其次，是它的通用性，Spark讓你可以在一個Pipline里面編寫SQL、Streaming、ML、Graph等多種應用，而在Spark號之前是沒有一個系統能夠做到這一點的。第三點，Spark支持Java、Scala、Python、R、SQL等多種API，而且設計得非常簡潔易用。不光如此，Spark還在其周圍構建豐富的生態，他能夠處理多種數據源，如HBase、Kafka、MySQL等等，以及多種數據格式，如Parquet、ORC、CSV、JSON等等。此外還支持多種模式的部署，Yarn、Mesos、Kubernetes（也簡稱為K8S），另外Spark也提供獨立的Standalone部署模式。

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