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Spark is an engine for distributed data processing - that is, software to take more-or-less arbitrary data, more-or-less arbitrary code which processes that data, and running that code efficiently over (potentially) many cores or machines, over a network if necessary. Spark can be seen as a generalizing and optimizing MapReduce.
这也是和Spark 最相关的两步，因此这里只讨论这两个步骤）：一个是 Map，另一个是 Reduce。 Map 步骤是在不同机器上独立且同步运行的，它的主要目的是将数据转换为 key-value 的形式；而 Reduce 步骤是做聚合运算，它也是在不同机器上独立且同步运行的。
Spark为 迭代式数据处理 提供更好的支持。. 每次迭代的数据可以保存在内存中，而不是写入文件。. Spark的性能相比Hadoop有很大提升，2014年10月，Spark完成了一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark测试，排序完全是在磁盘上进行的，与Hadoop之前的测试的对比结果如表格所 ...
Spark技术细节：基于第一章讨论的理论知识，在第二章中我们将会深入讨论Spark是如何 通过从逻辑执行图转化为物理执行图 来实现分布式计算的。 随后着重讨论了 Shuffle过程与管理、内存模块、数据共享 等其他模块细节，建立系统的Spark知识体系。
我觉得Flink可以强于Spark的流式计算引擎（包括后来重构的Spark structured streaming）的原因主要是如下几点：. 设计理念不同带来的延迟上限不同。. Flink是streaming first，流式作业的算子是在获取到资源后，一直运行的，这样子可以在算子之间进行数据交换时，形成 ...
8 个回答. 关于Spark：. Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，. 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，. 因此Spark能 ...
Spark基于磁盘的计算依然也是比Hadoop快。 刚刚提到了Spark的DAGScheduler是个改进版的MapReduce，所以Spark天生适合做批处理的任务。而不是某些同学说的：Hadoop更适合做批处理，Spark更适合做需要反复迭代的计算。 Hadoop的MapReduce相比Spark真是没啥优势了。
Apache 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UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce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 ...
需要基于这个Hadoop群集，搭建Spark的群集。. 由于前面已经做了大量的工作，所以接下来搭建Spark会简单很多。. 首先打开三个虚拟机，现在我们需要安装Scala，因为Spark是基于Scala开发的，所以需要安装Scala。. 在Ubuntu下安装Scala很简单，我们只需要运行. sudo apt-get ...
Spark 新近版本中无 join 条件的 inner join 被编译为 CartesianProduct 时采用的已经是 UnsafeCartesianRDD 了。 此外，如果是两个 DataFrame 中有一个显著小于另一个，可以考虑将小的 DataFrame 广播出去从而避免大量 shuffle。以下是 1.6 的 spark-shell 中的示例：
