Spark应用是用来做什么的？
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发布时间：2022-04-22 04:23
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时间：2023-11-21 22:23
spark是一个通用计算框架。
Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。Spark支持多种数据源，如CSV、JSON、HDFS、SQL等，并提供了多种高级工具，Spark还提供了分布式计算中的数据共享和缓存机制，使得大规模数据处理变得更加高效和可靠。
Spark支持多种编程语言，如Java、Python、Scala和R语言，并且还提供了超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。同时，Spark还支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法，可以非常方便地与其他的开源产品进行融合，可以访问各种数据源。
常见的计算机框架：
1、TensorFlow
TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由Google开发。它支持多种编程语言，如Python、C++、Java和Scala等，并提供了丰富的API和工具，使得用户可以轻松地构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow还具有高度的可扩展性，可以处理大规模的数据集和模型，并且可以在不同的硬件平台上运行。
2、PyTorch
PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，由*开发。它基于动态图模式，使得模型的构建和调试非常容易。PyTorch还提供了强大的GPU加速功能，可以在短时间内对大规模数据集进行训练。
3、Apache Spark
Apache Spark是一个用于大数据处理的快速、通用和容错的开源框架，由Apache软件基金会开发。它支持多种编程语言，如Java、Python、Scala和R等，并提供了多种高级工具和算法，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX等。此外，Spark还提供了分布式计算中的数据共享和缓存机制，使得大规模数据处理变得更加高效和可靠。
