在數(shù)據(jù)處理中哪些場景可以使用Spark？

在數(shù)據(jù)科學應用中，數(shù)據(jù)工程師可以利用Spark進行數(shù)據(jù)分析與建模，由于Spark具有良好的易用性，數(shù)據(jù)工程師只需要具備一定的SQL語言基礎、統(tǒng)計學、機器學習等方面的經驗，以及使用Python、Matlab或者R語言的基礎編程能力，就可以使用Spark進行上述工作。

在數(shù)據(jù)處理應用中，大數(shù)據(jù)工程師將Spark技術應用于廣告、報表、推薦系統(tǒng)等業(yè)務中，在廣告業(yè)務中，利用Spark系統(tǒng)進行應用分析、效果分析、定向優(yōu)化等業(yè)務，在推薦系統(tǒng)業(yè)務中，利用Spark內置機器學習算法訓練模型數(shù)據(jù)，進行個性化推薦及熱點點擊分析等業(yè)務。

Spark擁有完整而強大的技術棧，如今已吸引了國內外各大公司的研發(fā)與使用，淘寶技術團隊使用Spark來解決多次迭代的機器學習算法、高計算復雜度的算法等，應用于商品推薦、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等功能。騰訊大數(shù)據(jù)精準推薦借助Spark快速迭代的優(yōu)勢，實現(xiàn)了在“數(shù)據(jù)實時采集、算法實時訓練、系統(tǒng)實時預測”的全流程實時并行高維算法，最終成功應用于廣點通投放系統(tǒng)上。優(yōu)酷土豆則將Spark應用于視頻推薦（圖計算）、廣告等業(yè)務的研發(fā)與拓展，相信在將來，Spark會在更多的應用場景中發(fā)揮重要作用。



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