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Spark

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Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。

Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。收起

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    1.? 方案背景和挑戰(zhàn) Apache Spark，作為當(dāng)今大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的佼佼者，憑借其高效的分布式計(jì)算能力、內(nèi)存計(jì)算優(yōu)化以及強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)支持，已牢固確立其在業(yè)界的標(biāo)桿地位。Spark on Kubernetes（簡(jiǎn)稱K8s）作為Spark與Kubernetes這一領(lǐng)先容器編排平臺(tái)深度融合的產(chǎn)物，不僅繼承了Spark的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力，還充分利用了Kubernetes在資源管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)和彈性伸
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    02/26 08:51
  • spark與hadoop
    Spark和Hadoop都是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中非常重要的技術(shù)。Spark是一個(gè)快速、通用、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理引擎，能夠在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，適合于需要迭代計(jì)算的場(chǎng)景，如機(jī)器學(xué)習(xí)等。Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)，適用于海量數(shù)據(jù)的離線處理和存儲(chǔ)。兩者各有優(yōu)劣，可以根據(jù)具體場(chǎng)景進(jìn)行選擇。
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    2021/03/11