Spark使用场景有哪些？大数据spark教程

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，现已形成一个高速发展应用广泛的生态系统，主要应用场景如下：

1. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小；

2. 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合；

3. 数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。

满足以上条件的均可采用Spark技术进行处理，在实际应用中，目前大数据在互联网公司主要应用在广告、报表、推荐系统等业务上，在广告业务方面需要大数据做应用分析、效果分析、定向优化等，在推荐系统方面则需要大数据优化相关排名、个性化推荐以及热点点击分析等。

这些应用场景的普遍特点是计算量大、效率要求高，Spark恰恰可以满足这些要求，该项目一经推出便受到开源社区的广泛关注和好评，并在近两年内发展成为大数据处理领域炙手可热的开源项目。

Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有运行速度快、易用性好、通用性强以及随处运行等特点，适合大多数批处理工作，并已成为大数据时代企业大数据处理优选技术，其中有代表性企业有腾讯、Yahoo、淘宝以及优酷土豆等。