Spark

典範案例

組織介紹

Apache Spark 是一個圍繞速度、易用性和複雜分析構建的大數據處理框架。Spark 在2009年由 Matei Zaharia 在加州大學柏克萊分校AMPLab 開創，2010年透過 BSD 授權條款開源釋出。2013年該專案被捐贈給 Apache 軟體基金會並切換授權條款至 Apache2.0。2014年 Spark 成為 Apache 的頂級專案，有超過400多位貢獻家投入 Spark 開發，讓其成為基金會以及巨量資料眾多開源專案中最活躍得專案。

軟體介紹

Spark 是一個彈性的運算框架，包含多個緊密集成的組件。適合做 Spark Streaming 資料流處理、Spark SQL 互動分析、ML Lib 機器學習等應用，因此 Spark 可成為一個用途廣泛的大數據運算平台，負責多個工作機器之間或一個計算集群上排程、分發和監控由計算任務組成的應用。Spark 允許使用者將資料載入至叢集記憶體內儲存，並多次重覆運算，非常適合用於機器學習演算法。

Spark Core：Spark 的核心功能實現，包括︰SparkContext 的初始化、部署模式、存儲體系、任務送出與執行、計算引擎等。
Spark SQL：作為 Apache Spark 大數據框架的一部分，主要用於結構化數據處理和對 Spark 數據執行類 SQL 的查詢。通過 Spark SQL，可以針對不同格式的數據執行 ETL 操作然後完成特定的查詢操作。
Spark Streaming：是 Spark 核心 API 的一個擴充，它對即時資料串流的處理具有可擴充性、高資料量、可容錯性等特點。
MLlib：是 Spark 擴展的機器學習庫。提供多種類型的機器學習算法，包括分類、回歸、群集和協同過濾，並支援模型評估和數據導入功能。也提供一個低層的機器學習原語，包括一個通用的梯度下降優化算法。
GraphX：是 Spark 上的分散式圖形處理框架。它提供了一組 API，可用於表達圖表計算並可以模擬 Pregel 抽象化。GraphX 還對這種抽象化提供了優化運行。

應用

Spark 設計具有一種泛用性，剛好將運算模組和底層架構切開，讓擅長大資料分析的社群來協助開發各種大資料分析模組，又能讓擅長叢集運算和底層架構的專家來優化底層資源管理，也因此吸引了大批開發者參與。

2015年 IBM 宣布將大規模資助 Spark，微軟、Google 也應用 Spark 建置數據雲端分析服務與機器學習平台，顯示 Spark 現在已成為許多企業與技術人員愛用的大數據資料分析框架。不少跨國大型網路服務業者如 Twitter, eBay, Uber, Netflix 等都是 Spark 使用者，也有汽車業如 Toyota 也使用 Spark 來分析資料。

遊戲領域：從即時的潛在遊戲事件中迅速地探勘出有價值的模式，以創造出巨大的商業利益，比如使用者回傳率情況、如何制定定向廣告以及如何自動調整遊戲的複雜度等。
電子商務領域：即時交易數據將被傳遞到k均值算法或者 ALS 等協同過濾流算法中。這些運算結果將和顧客評論等非結構化數據結合起來，用於不斷改進交易模式以適應新趨勢的發展。
金融或證券領域：Spark 堆棧技術可以被應用到信用詐騙和風險管控系統中。通過獲取大量的歷史數據和其他一些外洩數據以及一些連接/請求信息（IP 地理信息或時間信息），可以取得非常好的模型結果。

資料來源：

Lightning-fast cluster computing https://spark.apache.org/
維基百科 Apache Spark https://zh.wikipedia.org/wiki/Apache_Spark
Apache Spark 介紹 http://pythonsparkhadoop.blogspot.tw/2016/11/apache-spark.html
Spark是什麼？用Spark進行數據分析 http://www.36dsj.com/archives/33516
spark架構和調整 https://my.oschina.net/sunmin/blog/874239
【Spark研究】用Apache Spark進行大數據處理第二部分：Spark SQL http://www.infoq.com/cn/articles/apache-spark-sql
大資料技術新秀Spark如何通吃批次和串流資料分析能力 https://www.ithome.com.tw/news/103290
微軟雲端大數據宣布投入更多Spark應用開發 https://www.bnext.com.tw/article/39838/BN-2016-06-07-025724-216
事實上，Spark是一項非常值得學習的技術 http://developer.51cto.com/art/201602/505664.htm

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Last updated 6 years ago

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Spark Core：Spark 的核心功能實現，包括︰SparkContext 的初始化、部署模式、存儲體系、任務送出與執行、計算引擎等。

Spark SQL：作為 Apache Spark 大數據框架的一部分，主要用於結構化數據處理和對 Spark 數據執行類 SQL 的查詢。通過 Spark SQL，可以針對不同格式的數據執行 ETL 操作然後完成特定的查詢操作。

Spark Streaming：是 Spark 核心 API 的一個擴充，它對即時資料串流的處理具有可擴充性、高資料量、可容錯性等特點。

MLlib：是 Spark 擴展的機器學習庫。提供多種類型的機器學習算法，包括分類、回歸、群集和協同過濾，並支援模型評估和數據導入功能。也提供一個低層的機器學習原語，包括一個通用的梯度下降優化算法。

GraphX：是 Spark 上的分散式圖形處理框架。它提供了一組 API，可用於表達圖表計算並可以模擬 Pregel 抽象化。GraphX 還對這種抽象化提供了優化運行。

應用

遊戲領域：從即時的潛在遊戲事件中迅速地探勘出有價值的模式，以創造出巨大的商業利益，比如使用者回傳率情況、如何制定定向廣告以及如何自動調整遊戲的複雜度等。

電子商務領域：即時交易數據將被傳遞到k均值算法或者 ALS 等協同過濾流算法中。這些運算結果將和顧客評論等非結構化數據結合起來，用於不斷改進交易模式以適應新趨勢的發展。

金融或證券領域：Spark 堆棧技術可以被應用到信用詐騙和風險管控系統中。通過獲取大量的歷史數據和其他一些外洩數據以及一些連接/請求信息（IP 地理信息或時間信息），可以取得非常好的模型結果。

資料來源：