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這篇文章主要介紹“Spark的相關問題有哪些”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“Spark的相關問題有哪些”文章能幫助大家解決問題。
1、Spark的核心是什么?
RDD是Spark的基本抽象,是對分布式內存的抽象使用，實現了以操作本地集合的方式來操作分布式數據集的抽象實現。RDD也是Spark非常核心的東西，它表示已被分區，不可變的并能夠被并行操作的數據集合，不同的數據集格式對應不同的RDD實現。
RDD必須是可序列化的。RDD可以cache到內存中，每次對RDD數據集的操作之后的結果，都可以存放到內存中，下一個操作可以直接從內存中輸入，省去了MapReduce大量的磁盤IO操作。這對于迭代運算比較常見的機器學習算法, 交互式數據挖掘來說，效率提升比較大。
2、Spark的適用場景有哪些?
由于RDD的特性，Spark不適用那種異步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對于那種增量修改的應用模型不適合。總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。
3、Spark支持的編程語言有哪幾種?
Spark通過與編程語言集成的方式暴露RDD的操作，類似于DryadLINQ和FlumeJava，每個數據集都表示為RDD對象，對數據集的操作就表示成對RDD對象的操作。Spark主要支持的編程語言是Scala、java、python。
Scala
Spark使用Scala開發，默認使用Scala作為編程語言。編寫Spark程序比編寫Hadoop MapReduce程序要簡單的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell測試程序。
Java
Spark支持Java編程，但對于使用Java就沒有了Spark-Shell這樣方便的工具，其它與Scala編程是一樣的，因為都是JVM上的語言，Scala與Java可以互操作，Java編程接口其實就是對Scala的封裝。
Python
現在Spark也提供了Python編程接口，Spark使用py4j來實現python與java的互操作，從而實現使用python編寫Spark程序。Spark也同樣提供了pyspark，一個Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python編寫Spark程序。
關于“Spark的相關問題有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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