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Apache Spark 概述
资料介绍
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统,最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发,并于 2010 年开源,后于 2013 年成为 Apache 软件基金会的顶级项目。它旨在提供高效、通用的集群计算能力,支持多种数据处理场景,包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习等。Spark 以其快速的处理速度和易用性而广泛应用于大数据领域。
核心特点
1. 内存计算
Spark 的核心优势之一是其基于内存的计算模型。与传统的 MapReduce 相比,Spark 能够将中间计算结果存储在内存中,避免了频繁的磁盘 I/O 操作,从而显著提高了数据处理速度。据官方测试,Spark 在内存中的数据处理速度比 MapReduce 快 100 倍,在磁盘上也快 10 倍左右。
2. 统一的计算引擎
Spark 提供了统一的计算引擎,支持多种数据处理模式,包括:
· 批处理:通过 Spark Core 处理大规模静态数据集。
· 交互式查询:通过 Spark SQL 支持 SQL 查询和 DataFrame API,方便用户进行数据分析。
· 流处理:通过 Spark Streaming 或 Structured Streaming 处理实时数据流。
· 机器学习:通过 MLlib 库提供丰富的机器学习算法和工具。
· 图计算:通过 GraphX 库支持图结构数据的处理和分析。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| Apache_Spark_概述.docx | 15K |
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