Spark应用场景_spark应用场景与案例

4、Spark应用场景

目前大数据处理场景主要有以下几种类型：

1、复杂的批处理（Batch Data Processing），偏重点在于处理
海量数据的能力，至于处理 速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时； 
2、基于历史数据的交互式查询（Interactive Query），通常的时间在数十秒到数十分钟之间 ；
3、基于实时数据流的大数据处理（Streaming Data Processing），通常在数百毫秒到数秒之间 ；

目前对以上三种场景需求都有比较成熟的处理框架： 

第一种情况可以用 Hadoop 的 MapReduce 来进行批量海量数据处理

第二种情况可以 Impala、Kylin 进行交互式查询

第三中情况可以用 Storm 分布式处理框架处理实时流式数据 

以上三者都是比较独立，各自一套维护成本比较高，而 Spark 的出现能够一站式平台满意以 上需求。

第一种情况使用 Spark Core 解决

第二种情况使用 Spark SQL 解决

第三种情况使用 Spark Streaming 解决 

通过以上分析，总结 Spark 场景有以下几个：