加入星计划,您可以享受以下权益:

  • 创作内容快速变现
  • 行业影响力扩散
  • 作品版权保护
  • 300W+ 专业用户
  • 1.5W+ 优质创作者
  • 5000+ 长期合作伙伴
立即加入

Spark

加入交流群
扫码加入
获取工程师必备礼包
参与热点资讯讨论

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。

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。收起

查看更多
  • 如何利用DPU加速Spark大数据处理? | 总结篇
    近年来,随着存储硬件的革新与网络技术的突飞猛进,如NVMe SSD和超高速网络接口的普及应用,I/O性能瓶颈已得到显著改善。然而,在2020年及以后的技术背景下,尽管SSD速度通过NVMe接口得到了大幅提升,并且网络传输速率也进入了新的高度,但CPU主频发展并未保持同等步调,3GHz左右的核心频率已成为常态。
  • 一文理解Spark的基本概念和工作原理
    一文理解Spark的基本概念和工作原理
    在Hadoop 1.x版本中,采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型,包括3个部分:运行时环境(JobTracker和TaskTracker)、编程模型(MapReduce)、数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)。但是MRv1存在以下不足:
  • 基于DPU和HADOS-RACE加速Spark 3.x
    Apache Spark(下文简称Spark)是一种开源集群计算引擎,支持批/流计算、SQL分析、机器学习、图计算等计算范式,以其强大的容错能力、可扩展性、函数式API、多语言支持(SQL、Python、Java、Scala、R)等特性在大数据计算领域被广泛使用。其中,Spark SQL 是 Spark 生态系统中的一个重要组件,它允许用户以结构化数据的方式进行数据处理,提供了强大的查询和分析功能。
    1812
    02/26 08:51
  • spark与hadoop
    Spark和Hadoop都是大数据处理领域中非常重要的技术。Spark是一个快速、通用、可扩展的数据处理引擎,能够在内存中进行计算,适合于需要迭代计算的场景,如机器学习等。Hadoop是一个分布式计算平台,适用于海量数据的离线处理和存储。两者各有优劣,可以根据具体场景进行选择。
    434
    2021/03/11