[23章全]大数据硬核技能进阶 Spark3实战智能物业运营系统

 离线计算作为大数据计算领域领军技能，在成本、稳定性、数据一致性等方面有着绝对优势。吃透Spark离线技术及相关生态，就掌握了大数据工程师的高薪密码。本文章将结合生产级项目，一栈式点亮：数据收集(DataX)、数据湖(Iceberg)、数据分析(Spark)、智能调度(DS)、数据服务(DBApi)、AI大模型(ChatGPT)、可视化(Davinci)等离线处理核心技能及生态体系，带你打通硬核技能，拓宽上升通道。 首先，我们先来认识spark： 1、什么是spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。 2、spark有什么用？ 　大数据处理和分析：Spark提供了高性能和可扩展的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。它支持批处理、实时流处理和交互式查询等多种数据处理模式，使得开发人员能够高效地处理和分析大数据。 　　数据转换和清洗：Spark提供丰富的数据处理操作和函数，如映射、过滤、聚合、排序等，使开发人员能够方便地对数据进行转换、清洗和预处理，以满足特定的数据需求。 　　机器学习和数据挖掘：Spark提供了机器学习库(如MLlib)和图计算库(如GraphX)，支持在大规模数据集上进行机器学习和数据挖掘。开发人员可以使用Spark进行特征提取、模型训练和预测等任务。 　　实时流处理：Spark提供了Spark Streaming模块，支持实时数据流的处理和分析。开发人员可以使用Spark Streaming来处理实时数据流，如日志流、传感器数据流等，并进行实时计算、聚合和窗口操作等。