介绍
本指南将解释应在项目或其他专业计划中使用Apache Spark 的情况。
为了知道何时使用 Spark 是合适的，您必须首先了解它是什么。查看此 Pluralsight 指南以获取有关Apache Spark 的更多信息。
Spark 的理想项目
Apache Spark 凭借其简单性和强大的处理引擎在全球迅速传播。Spark 在许多场合都大有用武之地。
云端大数据：得益于 Databricks，如果您的要求是在云端处理大数据并利用每个提供商（Azure、AWS）的技术，那么可以非常轻松地设置 Apache Spark 及其数据湖技术来分离处理和存储。
多个工作团队：当您的团队中有数据工程师、数据科学家、程序员和 BI 分析师必须一起工作时，您需要一个统一的开发平台。借助笔记本，Spark 可让您的团队一起工作。
减少学习时间：由于 Apache Spark 可以与不同的语言（Scala、Python、SQL 等）协同工作，如果您的项目必须尽快启动，那么学习曲线会较低。
批处理和流式处理任务：如果您的项目、产品或服务同时需要批处理和实时处理，那么您可以使用 Apache Spark 及其库来完成，而不是为每种类型的任务配备一个大数据工具。
建议
Apache Spark 是适用于各种大数据项目的强大工具。但是，如果您想充分利用 Spark 的最大潜力，仍应牢记以下建议：
Koalas：如果您的工程师习惯在项目中使用 Python 和 pandas 进行数据处理，那么他们可以从Koalas开始，而不必从头开始重新学习所有内容，它在 Apache Spark 上实现了 pandas API，以便以分布式方式运行相同的 pandas 方法。
Delta：Delta Lake是一种技术，它允许 Spark 上的数据湖（无论是用于批处理还是流处理）以受控的方式执行 ACID 事务，也就是说，无需过多担心文件。如果您的数据会不断更改、版本控制或插入，那么这是理想的选择。
容器（Docker/Kubernetes）：如果您不打算使用 GPU，那么最好使用容器来挂载您的 Apache Spark 集群，因为这将使您能够比添加更多虚拟机更快地进行扩展。
何时不使用 Spark
尽管 Apache Spark 在许多用例中都具有潜力，但某些特殊需求可能需要另一种大数据引擎。在以下情况下，建议使用其他技术代替 Spark：
在发布-订阅模型中获取数据：在这些情况下，您有多个源和多个目标，在短时间内移动数百万个数据。对于此模型，不建议使用 Spark，最好使用 Apache Kafka（然后，您可以使用 Spark 从 Kafka 接收数据）。
计算能力低：Apache Spark 的默认处理是在集群内存中进行的。如果您的集群或虚拟机的计算能力很差，则应该选择其他替代方案，例如 Apache Hadoop。
了解更多
如果您想获得 Apache Spark 技能，Pluralsight 有一系列课程可以帮助您提升职业生涯并参与大型大数据计划：
结论
如您所见，Apache Spark 是一个统一的大数据和分析平台，适用于几乎所有类型的项目。重要的是知道如何正确使用它，您可以通过查看上面列出的课程中的内容来做到这一点。
祝愿您的大数据项目取得巨大成功！
免责声明：本内容来源于第三方作者授权、网友推荐或互联网整理，旨在为广大用户提供学习与参考之用。所有文本和图片版权归原创网站或作者本人所有，其观点并不代表本站立场。如有任何版权侵犯或转载不当之情况，请与我们取得联系，我们将尽快进行相关处理与修改。感谢您的理解与支持！
