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spark工作原理和介绍
Spark 6 之后默认为统一管理（UnifiedMemoryManager）方式，6 之前采用的静态管理（StaticMemoryManager）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode=true 参数启用静态内存管理方式。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
spark基本原理 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片段（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。
什么是大数据技术专业
1、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
2、大数据技术专业是通常叫做数据科学与大数据技术，而在专科层次通常叫做大数据技术与应用，大数据技术专业属于交叉学科。
3、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。
大数据中的Spark指的是什么?
spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。
Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
**Spark编程框架：** 在计算机科学中，Spark 是一个开源的、高性能的分布式计算框架，用于大规模数据处理。它支持多种编程语言，并广泛应用于大数据处理和机器学习等领域。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
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