Spark 教程

简述

行业正在广泛使用Hadoop分析其数据集。原因是Hadoop框架基于简单的编程模型（MapReduce），它使计算解决方案具有可扩展性，灵活性，容错性和成本效益。在这里，主要的问题是要根据查询之间的等待时间和运行程序的等待时间来维持处理大型数据集的速度。

Apache软件基金会（Apache Software Foundation）引入了Spark，以加快Hadoop计算计算软件流程。与通常的看法相反，Spark不是Hadoop的修改版，并且实际上不依赖Hadoop，因为它具有自己的集群管理。Hadoop只是实施Spark的方法之一。

Spark通过两种方式使用Hadoop：一种是存储，另一种是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此仅将Hadoop用于存储目的。

Spark旨在涵盖各种工作负载，例如批处理应用程序，迭代算法，交互式查询和流。除了在各自的系统中支持所有这些工作负载之外，它还减少了维护单独工具的管理负担。

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