1.Spark用来干啥的？
Spark是一个开源的大数据处理框架，主要用于分布式计算和数据处理。Spark可以处理大量的数据，并且可以在分布式计算中进行数据处理和分析，具有高效性和可扩展性。Spark支持多种编程语言，并且可以与Hadoop等其他大数据处理工具集成使用。Spark可以用于数据处理、机器学习、图形处理、流处理等多个领域。Spark还支持实时数据处理和批处理，可以在处理大量数据时提供高效的性能和可靠的结果。因此，Spark是目前大数据处理领域中最为流行和强大的工具之一。
2.Hadoop用来干啥的？
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它的主要作用是处理大规模数据的存储和分析。Hadoop可以将大量数据分成多个块进行存储，这些块可以分布在不同的节点上，从而实现高效的数据存储和处理。Hadoop还提供了一系列工具和组件，例如MapReduce、HDFS、YARN等，可以帮助开发者在分布式环境下进行数据处理和计算。Hadoop被广泛应用于互联网、金融、医疗、电信等行业，可以用于大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
3.spark主要的技术有什么？
- 分布式计算模型：Spark采用基于内存的分布式计算模型，即Resilient Distributed Datasets (RDD)，与Hadoop MapReduce相比更高效。
- 多语言支持：Spark支持Java、Scala、Python等多种编程语言。
- Spark Streaming：Spark Streaming是Spark提供的一种实时流数据处理功能，能够实现高吞吐量、低延迟的处理。
- MLlib：MLlib是Spark提供的一个机器学习库，支持常见的机器学习算法和特征处理方法。
- GraphX：GraphX是Spark提供的一个图计算框架。
- Spark SQL：Spark SQL提供了对结构化数据的查询和处理能力，支持SQL查询、DataFrame和Dataset API等操作方式。
- PySpark：PySpark是Spark的Python API，可以方便地在Python中使用Spark。
4.学习spark需要用到哪些软件？
- Spark：需要下载和安装Spark本身，可前往官方网站
- Hadoop：虽然不是必需品，但如果要在HDFS上运行Spark作业，则需要安装或配置Hadoop。如果您未安装Hadoop，则可以通过使用本地文件系统来运行Spark作业。
- IDE：为了编写、测试和运行Spark应用程序，您需要一个IDE（Integrated Development Environment）。Eclipse和IntelliJ IDEA都是受欢迎的IDE选择，并可以与Spark配合使用。
- 数据库：如果您想要处理结构化数据，则可能需要连接到数据库，比如MySQL或PostgreSQL等。
- 数据集：学习Spark也需要有适当的数据集，以便演示和练习Spark API的各种操作。您可以从Internet上找到许多在线数据集，也可以自己创建一些本地数据集。
