在大数据中，如何使用spark？(如何关闭大数据推荐)

Spark的应用有个流程：

其实就是数据分析的过程 - 接收，处理，输出一次性完成的过程！

使用Spark最简单的方法：就是直接在你的机器上使用Pyspark。

它的前提需要安装Python。

然后到Spark的官网上去下载Spark的安装包。

Spark支持多种语言，其中有一种就是Python，还有Java/Scala/R语言。

安装后，你就可以把PySpark的交互界面打开，在里面输入一个简单的case 看一下运行结果。

关注我查看我的原创视频，只要3分29秒你就知道怎么用Spark

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谢邀！笔者刚签约Spark大数据工程师岗位，就Spark的特性和应用场景展开说明一下！

Spark特性

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。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。 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。

未来发展

如今Spark仍然是非常火热的大数据框架，以其RDD抽象、内存计算以及活跃的社区闻名，但在流处理上差强人意，因此阿里巴巴目前已经将目光转为Flink--一种流计算处理框架，同样也可以完成批处理任务，因此Spark的未来之路注定不会一马平川，还需要开发者投入更多的精力去优化计算和提升算力。

笔者已在大数据领域多年，也常年在今日头条中分享大数据相关知识与实战经验，欢迎大数据爱好者一同探讨。头条号：大数据之眸