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Apache Hadoop---Spark.docx
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2020-06-12
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Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架,Spark,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。 Spark是在Scala语言中实现的,它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同,Spark和Scala能够紧密集成,其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对Hadoop的补充,可以在Hadoop文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
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Apache Hadoop---Spark
1、SPARK(流数据处理引擎)
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark 是
UCBerkeleyAMPlab( 加 州 大 学 伯 克 利 分 校 的 AMP 实 验 室 ) 所 开 源 的 类
HadoopMapReduce 的通用并行框架,Spark,拥有 HadoopMapReduce
所具有的优点;但不同于 MapReduce 的是——Job 中间输出结果可以保存在
内存中,从而不再需要读写 HDFS,因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机
器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在
一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加
优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,
它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与
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