A. 大數據時代，為什麼使用Spark框架
首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數據框架，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實質上更多是一個分布式數據基礎設施:
它將巨大的數據集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節點進行存儲，意味著您不需要購買和維護昂貴的伺服器硬體。
同時，Hadoop還會索引和跟蹤這些數據，讓大數據處理和分析效率達到前所未有的高度。Spark，則是那麼一個專門用來對那些分布式存儲的大數據進行處理的工具，它並不會進行分布式數據的存儲。
兩者可合可分
Hadoop除了提供為大家所共識的HDFS分布式數據存儲功能之外，還提供了叫做MapRece的數據處理功能。所以這里我們完全可以拋開Spark，使用Hadoop自身的MapRece來完成數據的處理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，畢竟它沒有提供文件管理系統，所以，它必須和其他的分布式文件系統進行集成才能運作。這里我們可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他的基於雲的數據系統平台。但Spark默認來說還是被用在Hadoop上面的，畢竟，大家都認為它們的結合是最好的。
B. 《Spark大數據分析實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
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簡介：這是一本根據應用場景講解如何通過Spark進行大數據分析與應用構建的著作，以實戰為導向。作者結合典型應用場景，抽象出通用與簡化後的模型，以便於讀者能舉一反三，直接應用。
本書首先從技術層面講解了Spark的機制、生態系統與開發相關的內容；然後從應用角度講解了日誌分析、推薦系統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網路分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先是對場景進行抽象與概括，然後將Spark融入其中構建數據分析演算法與應用，最後結合其他開源系統或工具構建更為豐富的數據分析流水線。
C. 大數據處理為何選擇spark
大數據處理為何選擇Spark，而不是Hadoop？
一、基礎知識
1、Spark
Spark是一個用來實現快速而通用的集群計算的平台。
在速度方面，Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型，而且高效地支持更多計算模式，包括互動式查詢和流處理。
Spark項目包含多個緊密集成的組件。Spark的核心是一個對由很多計算任務組成的、運行在多個工作機器或者是一個計算集群上的應用進行調度、分發以及監控的計算引擎。
2、Hadoop
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。
用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，想學習的同學歡迎加入大數據學習扣扣群：740041381，有大量干貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系。
二、大數據處理選擇
Spark和Hadoop都可以進行大數據處理，那如何選擇處理平台呢？
1.處理速度和性能
Spark擴展了廣泛使用的MapRece計算模型，支持循環數據流和內存計算。
Hadoop進行計算時，需要從磁碟讀或者寫數據，同時整個計算模型需要網路傳輸，導致MapRece具有高延遲的弱點。
據統計，基於Spark內存的計算速度比Hadoop MapRece快100倍以上，基於磁碟的計算速度也要快10倍以上。
2.開發難易度
Spark提供多語言(包括Scala、Java、Python)API，能夠快速實現應用，相比MapRece更簡潔的代碼，安裝部署也無需復雜配置。使用API可以輕松地構建分布式應用，同時也可以使用Scala和Python腳本進行互動式編程。
D. 格力電器大數據分析股票
格力電器大家都不陌生，非常多朋友都入手了格力電器這只股。在家電行業，格力身為領軍者，也是得到很多人的關注，下面學姐就幫大家好好分析分析格力電器。
在說格力電器前，大家可以參考一下學姐准備的這份家電行業龍頭股名單，快點來看一看吧：寶藏資料：家電行業龍頭股一覽表
一、從公司角度來看
公司介紹：珠海格力電器股份有限公司包含生產銷售空調器、自營空調器出口業務及其相關零配件的進出口業務這些主營業務。空調、生活電器、智能裝備屬於公司主要產品。據《暖通空調資訊》發布的數據顯示，2021年上半年，格力中央空調憑借16.2%的市場份額排名榜首，在行業中起領跑作用；從《產業在線》得出的結論為，2021年上半年格力家用空調內銷佔比33.89%，在家電行業排第一。
依據簡介不難看出格力電器實力非常雄厚，接下來我們以特色之處為切入點看看格力電器值不值得投資。
亮點一：員工持股方案落地，利益綁定長期穩增長可期
格力電器在2021年6月21日公布第一期員工持股計劃草案，員工持股計劃資金規模低於30億元，股票是來自公司回購賬戶中的已回購股票，購買價格為 27.68元/股，為回購均價的50%，股票規模不超越1.08 億股，佔比就是總股本1.8%，擬參與員工總數不超過12000人，達到了總員工數的14%，將董明珠從能夠認購上限3000萬股中剔除後，人均持股0.65萬股。員工持有股票的策略使得核心員工和骨乾的個人利益與上公司業績的高度聚集，很有希望能充分激發核心人員工作熱情，未來公司業績穩增長有可能實現。
亮點二：公司產品品類逐漸豐富，綜合競爭力增強。
就從目前情況來看，公司已從單一品類發展到當前涵蓋消費品和工業品兩大領域多品類產品，其中，空調業務發展已從家用空調拓展到商用空調以及特殊工況空調，後續將重點向冷藏冷運、軍工國防、醫療健康等領域繼續拓展。
篇幅有一定限制，格力電器的深度報告與風險提示的其他內容，已經包含在了在這篇研報中，想看的點擊一下就可以：【深度研報】格力電器點評，建議收藏！
二、從行業角度看
2018 年以來，白電市場經過電商下沉的助推，冰箱、洗衣機這兩個產品已經基本能做到每家每戶都能具備了，我們再看看空調，更是早就進入"一戶多機"的時代了，未來升級換代將成為主要需求。在這樣一個低基數的背景下，更新換代需求旺盛，各地方政府可能會加大補貼力度，促使白色家電在市場中的購買率逐漸升高。當疫情的沖擊和考驗過去之後，龍頭企業憑借其在產業鏈布局、專利規模、科研投入和人才培養制度等領域上的的先進之處，用來創造"爆品"的機遇增大，白電市場的整體集中度會更進一步，格力電器作為白色家電行業的龍頭企業有望從中受益。
三、總結
整體來說，格力電器實力沒得說，市場佔有率較高，通過改革，經營環境明顯的變好了不少，產品日漸豐富，公司發展前景真的蠻優秀的。文章相對來講是有滯後性的，要是想要更加清楚格力電器的未來行情，有需要的朋友們請直接點擊下面的鏈接，有專業的投顧教你買股，看下格力電器現在行情是否是是時候買入或賣出：【免費】測一測格力電器還有機會嗎？
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E. 如何學習Spark大數據
大數據技術，只有相互分享才能彼此共同進步，為什麼我們的程序員經常活躍在各大博客和技術論壇？其主要原因是：程序員們並不拒絕分享，甚至是樂於去貢獻代碼。身為一個程序員，特別值得他們驕傲的事情就是自己寫的代碼被別人用到而帶來的成就感。
今天，為我們分享了當今火爆的大數據技術，講解了spark技術的核心，我們可以不從事數據分析行業，但國家的一些技術還是要了解的。
Spark核心概念Resilient Distributed Dataset (RDD)彈性分布數據集
RDD是Spark的基本抽象,是對分布式內存的抽象使用，實現了以操作本地集合的方式來操作分布式數據集的抽象實現。RDD是Spark特別核心的東西，它表示已被分區，不可變的並能夠被並行操作的數據集合，不同的數據集格式對應不同的RDD實現。RDD必須是可序列化的。RDD可以cache到內存中，每次對RDD數據集的操作之後的結果，都可以存放到內存中，下一個操作可以直接從內存中輸入，省去了MapRece大量的磁碟IO操作。這對於迭代運算比較常見的機器學習演算法, 互動式數據挖掘來說，效率提升比較大。
RDD的特點：
1、它是在集群節點上的不可變的、已分區的集合對象。
2、用並行轉換的方式來創建如（map, filter, join, etc）。
3、失敗自動重建。
4、可以控制存儲級別（內存、磁碟等）來進行重用。
5、必須是可序列化的。
5、是靜態類型的。
RDD的好處：
1、RDD只能從持久存儲或經過Transformations操作產生，相比於分布式共享內存（DSM）可以更高效實現容錯，對於丟失部分數據分區只需根據它的lineage就可重新計算出來，而不需要做特定的Checkpoint。
2、RDD的不變性，可以實現類Hadoop MapRece的推測式執行。
3、RDD的數據分區特性，可以用數據的本地性來提高性能，這與Hadoop MapRece是一樣的。
4、RDD都是可序列化的，在內存不足時可自動降級為磁碟存儲，把RDD存儲於磁碟上，這時性能會有大的下降但不會差於現在的MapRece。
RDD的存儲與分區
1、用戶可以選擇不同的存儲級別存儲RDD以便重用。
2、當前RDD默認是存儲於內存，但當內存不足時，RDD會spill到disk。
3、RDD在需要進行分區把數據分布於集群中時會根據每條記錄Key進行分區（如Hash 分區），以此保證兩個數據集在Join時能高效。
RDD的內部表示
在RDD的內部實現中每個RDD都可以使用5個方面的特性來表示：
1、分區列表（數據塊列表）
2、計算每個分片的函數（根據父RDD計算出此RDD）
3、對父RDD的依賴列表
4、對key-value RDD的Partitioner【可選】
5、每個數據分片的預定義地址列表(如HDFS上的數據塊的地址)【可選】
大數據是互聯網發展的方向，大數據人才是未來的高薪貴族。隨著大數據人才的供不應求，大數據人才的薪資待遇也在不斷提升。
F. 金融需要 hadoop，spark 等這些大數據分析工具嗎使用場景是怎樣的
看看用億信ABI做的相關案例
銀行大數據應用
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。總的來看銀行大數據應用可以分為四大方面：
1、客戶畫像
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於銀行自身擁有的數據有時候難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每次刷卡金額800元，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，得到的真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
2、精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
3、風險管理與風險控制
在風險管理和控制方麵包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如從一個不經常出現的國家為一個特有用戶轉賬或從一個不熟悉的位置進行在線交易）進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
4、運營優化
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
G. 金融需要 hadoop、spark 等這些大數據分析工具嗎使用場景是怎樣的
首先，金融業的涵蓋非常之廣，主要包括三大類：銀行類、投資類和保險類。具體則很多：商業銀行、投資銀行、證券、保險、小貸公司、租賃等。而且隨著時代和技術發展，還出現了各類新型金融機構，比如：消費貸、P2P等等。其次，金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。
而最近大火的UBI(Usage Based Insurance)更是將大數據技術的使用推向新高度。甚至通過在保險購買者的車輛上安裝檢測OBD數據的硬體設備來獲取各項數據，從而對好司機和壞司機差別定價保費。
H. 科大訊飛大數據分析股票
隨著科學技術的不斷革新，人工智慧產品不斷走向我們的日常生活，改變我們的生活方式。與此同時，這個新興領域也備受資本市場的關注，今天學姐就跟大家好好說一說國內人工智慧的頭部企業--科大訊飛。在開始分析科大訊飛前，先給大家奉上這份人工智慧行業龍頭股名單，還不趕緊瀏覽一下：寶藏資料：人工智慧行業龍頭股名單
一、從公司角度來看
公司介紹：科大訊飛是一家專業從事語音及語言、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等人工智慧核心技術研究，人工智慧產品研發和行業應用落地的國家級骨幹軟體企業。科大訊飛作為中國人工智慧產業的開拓者，躬耕人工智慧領域二十年,在社會價值上，公司始終有著自己的堅持，就是為經濟社會發展提供陽光健康、高技術屏障、高附加值。我們一起來看看這家公司有哪些優點吧：
優勢一、國內人工智慧的領導者，技術水平國際領先
科大訊飛以「讓機器能聽會說，能理解會思考，利用人工智慧建設美好世界"作為使命，承建有國家新一代人工智慧開放創新平台、語音及語言信息處理國家工程實驗室以及認知智能領域的首個國家級重點實驗室等國家級重要平台。
優勢二、業績持續高增長，產業生態持續擴大
智慧教育和智慧醫療的發展水平突飛猛進，開放平台、智能硬體、汽車業務表現得都十分優秀，其中包括訊飛AI學習機銷量持續增長、智醫助理業務實現了基層常態化使用、發者數量和質量同步提升以及智能辦公本、錄音筆等硬體銷售大幅增加。同時，公司為開發者團隊提供從初生、壯大到商業價值升級的全鏈路服務，並且還構造建設了訊飛AI營銷平台、訊飛智能工業平台等能力平台，推動著AI行業生態持續不斷的擴大。因為篇幅已經夠了，關於科大訊飛的深度報告和風險提示的詳情，一些我整理出來的內容寫在了這篇研報當中，點擊的話就可以查看閱讀：【深度研報】科大訊飛點評，建議收藏！
二、從行業角度來看
預計到2025年，AI帶來的產業產值將超過6萬億美金的規模，從目前的全球AI市場來看，其規模已超1萬億美元，中國的市場超1千億元。人工智慧產業形成了企業+行業+人力的全方位變革。企業數字化的局勢發展日益凸顯，智慧化應用能夠將消費者潛在需求給滿足。無人駕駛、語音識別、專家系統、智適應學習和機器視覺是在近幾年中特別受關注的幾個應用方向。對於人工智慧發展來說，各國政府都非常支持，並將其上升至國家戰略層面，放出積極信息。總的來說，我認為科大訊飛公司作為人工智慧行業中的龍頭企業，有望於此行業高速發展之時獲得較大利潤。但是文章內容存在延遲，如果想更准確地知道科大訊飛未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投資顧問幫你診斷股票，看下科大訊飛現在行情是否是對應一個好時機，可以買入或賣出：【免費】測一測科大訊飛還有機會嗎？
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I. 大數據spark 和 hodoop 這兩個什麼情況未來哪個會取代哪個
Hadoop包括MapRece和HDFS，目前很火的Spark，如果說代替，只是會代替Hadoop中的MapRece。Spark在任務調度和數據可靠性方面，確實比MapRece要快很多，而且支持將數據緩存到內存中，下次查的時候直接基於內存訪問。
Spark:
是一個基於內存計算的開源的集群計算系統，目的是讓數據分析更加快速, Spark 是一種與 Hadoop
相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark
啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。
盡
管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop
文件系統中並行運行。通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室
(Algorithms,Machines,and People Lab) 開發，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有有用差異的一個新的集群計算框架。首先，Spark
是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計，即那些在並行操作之間重用工作數據集（比如機器學習演算法）的工作負載。為了優化這些類型的工作負
載，Spark 引進了內存集群計算的概念，可在內存集群計算中將數據集緩存在內存中，以縮短訪問延遲.
在大數據處理方面相信大家對hadoop已經耳熟能詳，基於GoogleMap/Rece來實現的Hadoop為開發者提供了map、rece原
語，使並行批處理程序變得非常地簡單和優美。Spark提供的數據集操作類型有很多種，不像Hadoop只提供了Map和Rece兩種操作。比如
map,filter, flatMap,sample, groupByKey, receByKey, union,join,
cogroup,mapValues,
sort,partionBy等多種操作類型，他們把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count,collect,
rece, lookup,
save等多種actions。這些多種多樣的數據集操作類型，給上層應用者提供了方便。各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的
Data Shuffle一種模式。用戶可以命名，物化，控制中間結果的分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活.
J. 大數據中的Spark指的是什麼
Spark是一種通用的大數據計算框架，和傳統的大數據技術MapRece有本質區別。前者是基於內存並行計算的框架，而maprece側重磁碟計算。Spark是加州大學伯克利分校AMP實驗室開發的通用內存並行計算框架，用於構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
Spark同樣支持離線計算和實時計算兩種模式。Spark離線計算速度要比Maprece快10-100倍。而實時計算方面，則依賴於SparkStreaming的批處理能力，吞吐量大。不過相比Storm，SparkStreaming並不能做到真正的實時。
Spark使用強大的函數式語言Scala開發，方便簡單。同時，它還提供了對Python、Java和R語言的支持。
作為大數據計算框架MapRece的繼任者，Spark具備以下優勢特性。
1，高效性
不同於MapRece將中間計算結果放入磁碟中，Spark採用內存存儲中間計算結果，減少了迭代運算的磁碟IO，並通過並行計算DAG圖的優化，減少了不同任務之間的依賴，降低了延遲等待時間。內存計算下，Spark 比 MapRece 快100倍。
2，易用性
不同於MapRece僅支持Map和Rece兩種編程運算元，Spark提供了超過80種不同的Transformation和Action運算元，如map,rece,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等，並且採用函數式編程風格，實現相同的功能需要的代碼量極大縮小。
3，通用性
Spark提供了統一的解決方案。Spark可以用於批處理、互動式查詢（Spark SQL）、實時流處理（Spark Streaming）、機器學習（Spark MLlib）和圖計算（GraphX）。
4，兼容性
Spark能夠跟很多開源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作為它的資源管理和調度器，並且Spark可以讀取多種數據源，如HDFS、HBase、MySQL等。