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Spark-基于内存计算的分布式框架.
资料介绍
一、Spark核心概述
Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的开源分布式通用内存计算框架，专门为解决大规模数据处理场景下，传统MapReduce框架磁盘I/O开销过高的痛点而设计，核心特点是将计算过程中的中间数据存储在内存中，大幅减少了磁盘读写次数，从而显著提升批量数据处理、迭代计算、交互式分析等场景的处理效率。相较于Hadoop MapReduce，Spark在相同任务下的运行速度通常能够提升10倍到100倍，同时保留了MapReduce所具备的可扩展性、容错性等优势，目前已经成为全球范围内应用最广泛的大数据处理框架之一。
Spark的设计核心围绕着**弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）**展开，RDD是一个可分区、可并行处理、可容错的数据集合，它允许开发者将数据缓存在内存中，支持多次重复利用，尤其适合机器学习、图计算这类需要多次迭代计算的场景。除了核心的RDD编程模型之外，Spark生态还包含了多个面向不同场景的专用组件，覆盖了从数据采集、存储、处理到分析挖掘的全链路需求。
二、Spark的核心特点
（一）基于内存的高速计算
Spark最核心的优势就是基于内存的计算架构，在传统MapReduce中，Map阶段的输出结果需要写入磁盘，Reduce阶段再从磁盘读取，每一轮计算都要经历多次磁盘I/O，而Spark允许将计算过程的中间数据缓存到集群各节点的内存中，迭代计算时不需要重复读取磁盘数据，大幅降低了I/O开销。对于需要多次遍历同一数据集的迭代计算场景，性能提升尤其明显。同时Spark也支持将数据缓存到磁盘，当内存资源不足时可以自动溢写到磁盘，保证任务能够正常执行。
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| Spark-基于内存计算的分布式框架.docx | 19K |
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