大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言的spark的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Java语言的spark的解答，让我们一起看看吧。
spark流处理目的？
1.轻量级快速处理 Spark通过减少磁盘IO来达到性能的提升,它们将中间处理数据全部放到了内存中。 Spark使用了RDD(Resilient Distributed Datasets)数据抽象,这允许它可以在内存中存储数据,只在需要时才持久化到磁盘。 这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写,大幅度的降低了运行时间。
2.易于使用 Spark支持多语言(JAVA、Scala、Python及R) 自带80多个高等级操作符 允许在shell中进行交互式查询 它多种使用模式的特点让应用更灵活。
presto和spark的区别？
区别在于设计架构、数据处理方式、数据处理速度、使用场景、编程接口等方面。详细区别如下：
1. 设计架构：Presto是一个基于SQL的分布式查询引擎，它使用自定义的计算引擎来执行查询。Spark是一个通用的大数据处理框架，它支持多种计算模型，包括批处理、实时流处理和机器学习等。
2. 数据处理方式：Presto将数据存储在外部数据源中，包括Hadoop HDFS、Amazon S3、MySQL等。Spark则使用分布式内存计算引擎来处理数据，它通常将数据存储在内存中，以提高处理速度。
3. 数据处理速度：Presto在处理大型数据集时非常快，因为它使用的是自定义计算引擎，它可以轻松地处理数十亿行数据。Spark处理速度也很快，特别是在处理内存中的数据时，但是在处理大型数据集时可能会遇到瓶颈。
4. 使用场景：Presto适用于需要快速查询大量数据的场景，特别是在需要使用多个数据源的情况下。Spark适用于需要进行复杂数据处理的场景，例如批处理、实时流处理和机器学习等。
5. 编程接口：Presto使用标准的SQL查询语言，使得用户可以轻松地编写和执行查询语句。Spark使用Scala、J***a、Python等编程语言来编写应用程序，用户需要编写代码来处理数据。
总之，Presto和Spark都是强大的大数据处理框架，但是它们的设计和使用方式有很大的不同。用户应该根据自己的需求和场景来选择最合适的框架。
Presto和Spark都是大数据处理的开源框架，但是它们的设计和使用方式有很大的不同。
数据处理模型：Presto使用的是MPP（Massively Parallel Processing）模型，可以将一个查询分解成多个任务并行处理，以提高查询速度。而Spark使用的是D***（Directed Acyclic Graph）模型，将任务组织成有向无环图，以便进行高效的任务调度和执行。
内存管理：Presto使用的是内存管理模型，将数据存储在内存中，以提高查询速度，但对内存的使用有一定的限制。而Spark使用的是RDD（Resilient Distributed Datasets）模型，将数据分布在多个节点上进行处理，避免了内存的限制。
数据源支持：Presto支持多种数据源，包括HDFS、Hive、MySQL、PostgreSQL等，可以进行跨平台查询和联合查询。而Spark也支持多种数据源，但对于一些数据源的支持需要额外的插件或者驱动程序。
执行引擎：Presto使用的是自带的执行引擎，可以进行优化和调整以适应不同的场景。而Spark使用的是基于JVM的执行引擎，可以通过Spark SQL进行查询优化和调整。
社区和生态环境：Presto和Spark都有活跃的开源社区和生态环境，提供了丰富的插件和工具以及支持和帮助，使得它们都可以适用于不同的场景和需求。
综上所述，Presto和Spark都是强大的大数据处理框架，具有各自的优势和适用场景。在选择时需要根据具体的需求和数据特点进行考虑和比较，以选择最合适的框架。
到此，以上就是小编对于j***a语言的spark的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言的spark的2点解答对大家有用。
