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Spark

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Apache Spark 是專(zhuān)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(kāi)源的類(lèi)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(xiě)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(kāi)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(huà)說(shuō),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(xún)外,它還可以?xún)?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(zhuān)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(kāi)源的類(lèi)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(xiě)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(kāi)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(huà)說(shuō),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(xún)外,它還可以?xún)?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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