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除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！现在已经有很多大公司正在生产环境下深度地使用Spark作为大数据的计算框架，包括eBay、Yahoo!、BAT、网易、京东、华为、大众点评、优酷土豆、搜狗等等。超强的通用性Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。东时大数据学习java语言基础、java面向对象、Java框架、web前端、Linux入门、hadoop开发、Spark等内容。
我怎么知道啊
Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。
从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的计算，如交互式查询和流处理。速度在大数据集的处理中非常重要，它可以决定用户可以交互式地处理数据，还是等几分钟甚至几小时。Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存中运行计算，即使对基于磁盘的复杂应用，Spark依然比MapReduce更有效。
从通用性来说，Spark可以处理之前需要多个独立的分布式系统来处理的任务，这些任务包括批处理应用、交互式算法、交互式查询和数据流。通过用同一个引擎支持这些任务，Spark使得合并不同的处理类型变得简单，而合并操作在生产数据分析中频繁使用。而且，Spark降低了维护不同工具的管理负担。
大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？ 一、基础知识 1、Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。 Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。2、Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群：740041381，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。 二、大数据处理选择 Spark和Hadoop都可以进行大数据处理，那如何选择处理平台呢？ 1.处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。 Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。 据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。 2.开发难易度 Spark提供多语言(包括Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce更简洁的代码，安装部署也无需复杂配置。使用API可以轻松地构建分布式应用，同时也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
内容如下：
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
论文选题方向和方法：
一、毕业论文选题的方向
1.针对自己最有兴趣的现象、问题选题。作者对选题涉及的问题或现象有一定的研究基础，或有强烈的研究欲望，才有可能在选题确定之后，孜孜以求，最终写出有质量的论文。
2.围绕工作实践选题。理论研究是指导实践的。因此，论文选题决不可以脱离工作的实践。
3.立足科学的发展选题。科学在发展中，在它前进的每一步都会有新问题、新现象发生，都需要解决和解释。论文只有立足于科学的发展选题，才能写出有新意的好文章。
初写论文者易犯的毛病是选题过于宽泛，大而不当，论述起来面面俱到，很难作深入研究，写不出独到的东西。这一点在选题时应避免。
二、毕业论文选题的方法。
1.选前人没有研究过的问题。这类题目具有探索性、拓荒性，难度较大，但并非不可为，尤其是工会研究。
2.前人已经做过的题目，有的结论不对，或者还有探讨的余地。这类题目是对前人研究成果的发展性研究。如关于工会经费属性及特点的研究，已有多篇论文予以探讨，但尚未成定论，还可作为继续研究的选题。
3.有的题目已有别人讲过，但说法不一，甚至分歧很大。这类题目带有争鸣性质，如对于以实物抵顶工会经费当否问题的讨论等。对这类题目进行研究时，要在众说纷纭的基础上，提出自己的意见，应有新见解、新突破。
毕业论文选题的禁忌
1.忌脱离个人业务专长选题。只有在自己最熟悉的领域选题，才能充分依靠坚实的业务基础，结合工作实际进行深入的调查研究，把问题谈深谈透。
2.忌选题过大。小题目容易说透，大题目则很难说透。
3.忌选题不看文献资料。不看文献资料就不知道某个题目的来龙去脉，不了解前人是否已经作过，取得哪些成果，自己的意见前人是否已经说过。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
大数据下企业财务管理的问题与解决方式。大数据与财务管理专业主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金远东进行管理，所以可以选题大数据下对企业财务管理的问题与解决方式。当然也可以选题大数据背景下企业财务管理出现的问题及解决策略等，把大数据的效用运用到企事业的财务管理当中，有效提高企事业财务管理工作。
1、个人的特长和兴趣。应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目，否则很难写出有特色的、满意的论文。2、选题的理论价值和实用价值。应选择本学科中在理论上具有指导意义，对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目，如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展；哪些实际工作中的问题应当解决，如何解决心中无数，免强写这样的题目也只能泛泛而论，质量不高。（1）资料来源。主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握，需要的第一手资料有无可能取得，即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去。（2）考虑时间、经费条件，选择难度和范围适中的题目。选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成，选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的发挥。3、初步确定选题后，应准备一个书面材料，以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来。书面材料的内容包括：（1）明确所选题目研究所要达到的目的，即准备解决什么理论问题和实际应用问题。（2）对研究的题目，自己掌握了哪些资料，还缺少哪些资料，准备怎样解决？（3）对撰写所选题目论文的初步设想，列出论文的框架结构；论文分成哪几个部分，每一个部分写什么问题，从哪些方面来写，这也就是论文的粗纲。（4）写作计划。根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、的时间安排和各阶段工作的大体步骤。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
结合自己的实际情况谈谈自己的经历和兴趣，比如：我选这个题目的主要原因是因为我个人特别感兴趣关于这个论文的问题，我觉得对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。
如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。然后研究这个题目对于我今后的发展有一定的帮助。
选题建议：
一、联系工作实际
选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。
选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。
二、选题适当
所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：
一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。
选题要小要实 也就是选题时你要落实到一个公司某个部门某个方面的问题。 你选好题后，弄好大纲，然后找导师给你看看，指导一下找导师要主动，脸皮厚点没事，但是不能惹人烦
毕业论文可以从专业性原则 、价值性原则 、热门性话题 、可实现原则 、创新性原则去参考选题，再结合自身兴趣，从自己的强势科目入手，选择自己感兴趣的课题能在研究的过程中提供动力，也可以减少很多阻碍。
一、专业性原则
选定论文题目时一定要选择与本专业相关的题目进行研究，避免跨专业进行选题。比如你是学计算机的，如果选题的时候选择“中医外治法治疗慢性前列腺炎临床研究进展”，这明显就不太合适。
二、价值性原则
无论是做理论研究还是实践应用，选定论文题目时一定要确保自己的研究是有价值的，要能解决实际问题。例如：“XX公司食品冷链物流配送路径优化研究”，这个研究可以解决公司配送路径优化问题，能够提高公司配送效率，具有实际应用价值。
三、热门话题
热门话题的优势：一是信息容易收集，一段时间内各媒体会有更多的相关信息。第二，在现实的经济生活中，你对这些问题有一种个人的感觉。第三，一旦你写得好，你就有机会被相关报刊杂志所采用。
缺点是选择题目的学生很多，他们收集的数据来源相似，写的文章拼凑，从内容到结构几乎一样，很难有新的思路。
四、可实现原则
本科毕业论文通常是有时间限制的（半年左右），所以在选择论文题目的时候一定要保证所有题目是在有限时间内能够完成的题目，否则将会影响正常毕业。
五、创新性原则
创新性是学术研究的基础以及灵魂，社会的进步也都源于创新。所以，在选题的时候一定要确保创新性，要做别人没有做过的工作，不能照搬照抄他人研究。
毕业论文可以从专业性原则 、价值性原则 、热门性话题 、可实现原则 、创新性原则去参考选题，再结合自身兴趣，从自己的强势科目入手，选择自己感兴趣的课题能在研究的过程中提供动力，也可以减少很多阻碍。
一、专业性原则
选定论文题目时一定要选择与本专业相关的题目进行研究，避免跨专业进行选题。比如你是学计算机的，如果选题的时候选择“中医外治法治疗慢性前列腺炎临床研究进展”，这明显就不太合适。
二、价值性原则
无论是做理论研究还是实践应用，选定论文题目时一定要确保自己的研究是有价值的，要能解决实际问题。例如：“XX公司食品冷链物流配送路径优化研究”，这个研究可以解决公司配送路径优化问题，能够提高公司配送效率，具有实际应用价值。
三、热门话题
热门话题的优势：一是信息容易收集，一段时间内各媒体会有更多的相关信息。第二，在现实的经济生活中，你对这些问题有一种个人的感觉。第三，一旦你写得好，你就有机会被相关报刊杂志所采用。
缺点是选择题目的学生很多，他们收集的数据来源相似，写的文章拼凑，从内容到结构几乎一样，很难有新的思路。
四、可实现原则
本科毕业论文通常是有时间限制的（半年左右），所以在选择论文题目的时候一定要保证所有题目是在有限时间内能够完成的题目，否则将会影响正常毕业。
五、创新性原则
创新性是学术研究的基础以及灵魂，社会的进步也都源于创新。所以，在选题的时候一定要确保创新性，要做别人没有做过的工作，不能照搬照抄他人研究。
结合自己的实际情况谈谈自己的经历和兴趣，比如：我选这个题目的主要原因是因为我个人特别感兴趣关于这个论文的问题，我觉得对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。
如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。然后研究这个题目对于我今后的发展有一定的帮助。
选题建议：
一、联系工作实际
选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。
选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。
二、选题适当
所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：
一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。
大数据下企业财务管理的问题与解决方式。大数据与财务管理专业主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金远东进行管理，所以可以选题大数据下对企业财务管理的问题与解决方式。当然也可以选题大数据背景下企业财务管理出现的问题及解决策略等，把大数据的效用运用到企事业的财务管理当中，有效提高企事业财务管理工作。
市场营销我是不懂，但我以前选论文题目就没选好，首先是要在学长那儿了解哪些导师厚道，碰到厚道的论文就不用愁了。选好导师之后，选题尽量不要选太过前沿的，否则到时候参考资料极少，而且大部分都是英文版的，愁死人。另外要多听导师的话，帮他跑跑腿，做做项目。做好这三点，论文答辩绝不可能不过。