一、Spark最常用的應(yīng)用就是做實(shí)時推薦，這也是目前比較火的一個方向。像奇酷教育就引領(lǐng)學(xué)員們做過許多實(shí)時推薦的項(xiàng)目，像近期做的一次電影推薦項(xiàng)目。Spark采用統(tǒng)一的技術(shù)堆棧解決了云計(jì)算大數(shù)據(jù)的如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面的所有核心問題。比如奇酷學(xué)員小組之間進(jìn)行項(xiàng)目分工協(xié)作，有的同學(xué)利用以上技術(shù)進(jìn)行項(xiàng)目答辯。

　　二、收集用戶活動日志。收集用戶的活動日志主要是為了及時展現(xiàn)公司策略所達(dá)成的效果，并能很好地提高推薦的準(zhǔn)確性。需要引入Spark和Kafka。Kafka做數(shù)據(jù)列隊(duì)處理，Spark提高處理速度。Spark框架是采用Scala語言編寫的，要想成為Spark高手，你就必須閱讀Spark的源代碼，就必須掌握Scala。

　　三、實(shí)時分類工作。我們可以利用Spark Streaming收集數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這一功能最有名的應(yīng)用就是推文的實(shí)施分類處理。

　　Spark是一個靈活的生態(tài)系統(tǒng)，擁有龐大的社區(qū)，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛也逐漸變得重要。在數(shù)據(jù)倉庫、商務(wù)智能、推薦系統(tǒng)領(lǐng)域都存在著不可替代的作用。尤其是其可以對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的實(shí)時處理，這一特點(diǎn)越發(fā)符合將來大數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢。因此，Spark在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中至關(guān)重要。

　　精通Spark平臺本身提供給開發(fā)者API，掌握Spark中面向RDD的開發(fā)模式，掌握各種transformation和action函數(shù)的使用；掌握Spark中的寬依賴和窄依賴以及l(fā)ineage機(jī)制；掌握RDD的計(jì)算流程，例如Stage的劃分、Spark應(yīng)用程序提交給集群的基本過程和Worker節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)的工作原理等。

　　最后最重要的一點(diǎn)是，Spark是一個在企業(yè)深受歡迎的技術(shù)，越來越多的同學(xué)選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)spark技術(shù)。來奇酷大數(shù)據(jù)有專業(yè)老師帶你，助你順利高薪就業(yè)。奇酷官網(wǎng)www.diabetesworldflight.com