在實時計算需求激增的當下，Spark憑借其內存計算引擎突破傳統(tǒng)框架性能瓶頸。全球超過80%的科技企業(yè)采用Spark作為數(shù)據(jù)處理核心工具，特別是在用戶行為分析、金融風控等時效性要求嚴苛的場景。
| 技術特性 | 處理速度 | 適用場景 |
|---|---|---|
| Spark Core | Hadoop的10倍以上 | 批量數(shù)據(jù)處理 |
| Spark Streaming | 毫秒級延遲 | 實時數(shù)據(jù)流 |
從函數(shù)式編程基礎到高階特性應用，重點講解模式匹配、隱式轉換等Spark開發(fā)必備技能。通過電商交易數(shù)據(jù)模擬案例，掌握集合操作與并發(fā)編程技巧。
深入解析DAG調度機制與內存管理策略，通過銀行交易日志分析項目，實踐RDD持久化與檢查點設置等性能優(yōu)化手段。
