我们正在逐渐适应新的数字世界，许多手动任务已通过复杂的设备实现自动化。如今，公司越来越依赖数据来做出有效的业务决策，并通过其产品和服务提供更好的客户体验。每天都会产生大量原始格式的数据。需要大数据分析来从这些原始数据中发现隐藏的趋势，并得出有助于决策的有意义的见解。
多年来，大数据不断发展，许多工具的开发也推动了该技术的真正价值。例如，在大数据的最初使用中，人们利用 Hadoop 及其相关服务（如 MapReduce 和 Pig）来探索其基本功能。随后出现了许多进步，例如存储和处理的分离、对流处理的需求以及使用云服务部署大数据的需求。这导致大数据市场引入了 Apache Spark、Apache Kafka、Amazon EMR 和 Amazon S3 等工具和框架。
本文特别关注 Apache Spark 和 Apache Kafka，它们都广 拉脱维亚电报筛查 泛用于并发和连续地实时处理数据。您将了解 Spark 与 Kafka 的比较，以及为什么如果您正在寻求大数据方面的职业，参加 Spark 培训计划等在线课程会大有裨益。
什么是 Apache Spark？
正如其官方网站所述，Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。Spark 是为支持分布式数据集上的迭代作业而开发的，它是 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 上运行。通过 Spark 可以轻松构建大规模、低延迟的数据分析应用程序。它是一个开源框架，以其在大规模数据处理方面比 Hadoop 快 100 倍的性能而闻名。