2021SC@SDUSC
目录
一、Spark使用场景
二、Spark特点
三、项目准备
四、组内分工
五、未来博客更新
一、Spark使用场景
Hadoop常见于解决高吞吐量、批量处理的业务场景，但是如果需要实时查看浏览量统计信息，Hadoop显然不符合这样的要求。Spark通过内存计算能力极大地提高了大数据处理速度，满足了以上场景地需求，同时，通过对Java、python等语言的支持，极大的方便了用户地使用。而且，Spark还支持SQL查询、流式计算、图计算、机器学习等。
二、Spark特点
快速处理能力。
易于使用。Spark支持Java、Scala、python等语言编写应用程序，大大降低了使用者的门槛。
支持查询。
支持流式计算。
可用性高。
丰富的数据源支持。
三、项目准备
１．运行环境准备
2.Spark体验
3.阅读环境准备
4.Spark源码编译与调试
四、组内分工
Spark core 李子旭、王博涵
Streaming 陈政
SQL 于成龙
graphｘ 迟淏
