采用Spark分析大数据

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！
Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统（点此下载），目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。大数据概念oracle教程
Edwin认为：”MapReduce或hadoop任务都是批处理，所以启动一项Hadoop任务，或等待结果返回都需要等待很长时间，这一点很难改变，因为Hadoop天生就是一个批处理系统，你无法在上面运行互动分析。不过Hadoop对于分析海量数据还是很有用的。”
Spark开发之初是为了两个能被内存计算提速的应用：互动算法（常见于机器学习中，例如Google的PR）和互动数据挖掘（Hiveon Spark）。在这两个应用中，Spark的速度是Hadoop MapReduce的30倍！这是因为运行Spark系统时，服务器可以把中间数据存储在RAM内存中，而无需经常从头加载。这意味着分析结果的返回速度大大加快，足以胜任互动分析工作。（见下图）
下面我们将继续学习有深度的。
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趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破oracle视频教程
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

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在Spark的出生地——加州伯克利大学的AMP实验室，研究人员用Spark分析垃圾邮件过滤、自然语言处理以及交通路况预测等任务。Spark还被用来给Conviva、Klout和Quantifind等公司的数据分析服务提速。无疑，Spark处理分布式数据集的框架不仅是有效的，而且是高效的（通过简洁的Scala脚本）。Spark和Scala目前都还尚处于开发中。尽管如此，随着加入更多的关键互联**性，它越来越从有趣的开源软件过渡为基础的web技术。
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