sparkstreaming优点（spark的优势）

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学大数据需要什么基础知识和能力?

数学基础 学习大数据涉及大量的数据处理和分析，这需要有一定的数学基础。包括但不限于统计学、线性代数、微积分等基础知识，这些对于理解和应用大数据算法至关重要。计算机基础 编程能力：大数据处理往往需要编程技能，因此，掌握至少一种编程语言是基础中的关键。

大数据，指无法在一定时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

学大数据需要的基础包括：数学基础、编程能力、计算机基础知识、数据分析能力和业务理解能力。数学基础是大数据领域不可或缺的部分。线性代数、统计学、概率论等都是重要的数学分支，在大数据处理和分析中起到关键作用。例如，在处理海量数据时，数学中的矩阵运算和线性代数知识非常有用。

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目前，这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团，还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于Flink的云产品支持。 Flink在阿里巴巴的大规模应用表现如何？ 规模：一个系统是否成熟，规模是一个重要的指标。

在云计算的SaaS、PaaS、IaaS三层架构中，阿里云ECS作为IaaS服务，为用户提供了灵活、可扩展的计算能力。ECS（Elastic Compute Service）是阿里云的核心产品之一，它允许用户无需自购硬件，即可享受到稳定、高性能的云计算服务。这种服务的优势在于其弹性，用户可以根据业务需求快速调整计算资源。

此外，为了支撑这些复杂、高负载的系统运行，阿里巴巴选择UNIX服务器作为主要的运行平台。UNIX系统以其优秀的多任务处理能力、强大的网络功能以及良好的稳定性和安全性，为阿里巴巴提供了坚实的技术支持。

Spark和MapReduce相比,都有哪些优势?

Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能，如实时计算、机器学习、图计算等，而MapReduce则相对较少。Spark的代码编写和调试更加方便，因为它的编程模型更加简洁和直观。总的来说，Spark比MapReduce更适合处理大规模、高并发的数据处理任务，同时也提供了更加丰富和灵活的数据处理和分析功能。

Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？一个最明显的优点就是性能的大规模提升。通俗一点说，我们可以将MapReduce理解为手工作坊式生产，每一个任务都是由作坊独立完成。

Spark以线程方式维护状态，对于小数据集读取，能实现亚秒级延迟。而MapReduce采用进程方式，启动时间较长，不太适合运行需要低延迟的作业。在实时计算能力上，Spark不仅支持实时计算，还支持离线计算，灵活性更强。相比之下，MapReduce仅限于离线计算。

综上所述，Spark之所以比MapReduce快，主要得益于其内存计算、DAG计算模型、粗粒度资源申请策略以及更丰富的API和编程模型等优势。这些优势使得Spark在处理大规模数据集时能够更快地完成计算任务，满足用户对大数据处理速度的需求。

对比Spark与MapReduce，不难发现两者的差异主要体现在以下几个方面：Spark集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算于一体，提供了一站式解决方案。其核心优势在于基于内存的迭代式计算，这使得Spark能够实现低延迟、高效迭代运算。

总的来说，MapReduce和Spark都是大数据处理技术，它们都有各自的优势。MapReduce在处理大规模数据集时非常有效，而Spark处理速度更快，处理方式更灵活。因此，在实际应用中，需要根据实际需求选择合适的处理技术。