Spark式跑是指使用ApacheSpark进行大规模数据处理和分析的一种方式。Spark式跑的特点是通过将数据分布在集群中的多个节点上进行并行计算，以实现高效的数据处理和分析。
跑步方法。Spark式跑是一种跑步方法，以高步频、小步幅、全脚掌着地、呼吸配合步伐的节奏等为主要特点。这种跑步方法可以减少跑步受伤的概率，提高跑步速度和效率。
首先，hadoop和spark的出现主要是为了解决大数据情况下的数据存储和数据处理问题。它们能够利用整个服务器集群的存储和计算能力，通过将任务分解成map和reduce操作，分配给各个服务器节点来执行操作，从而获得并行处理的能力，这样就能比传统的方式更为高效。
资源隔离。有些集群是专用的，比如给你三台设备只跑一个spark，那还算Ok。但在很多规模很小的团体中，在有限的硬件设备的情况下，又要跑spark，比如又要跑zookeeper、kafka等等，这个时候，我们希望它们之间是不会互相干扰的。
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
Stata - 精确而高效的命令式工具Stata虽小，五脏俱全，1985年便已面世。它以命令操作为特点，分析方法全面，输出结果清晰，图表设计精良。然而，其数据兼容性和内存管理是需要改进的地方。
Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
1、学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。
2、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
3、大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。
4、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。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
5、主要学计算机、互联网和电子商务等。就业方向是大数据应用开发工程师、数据ETL技术员和数据可视化工程师等。“大数据”（BigData）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。
