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Spark入门到精通视频学习资料--第二章:Spark生态系统介绍,Spark整体概述与Spark编程模型(2讲)

概述 什么是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能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示: Spark的适用场景 ◆ Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小 ◆ 由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 ◆ 总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。 详细内容请参考视频: Spark概述与编程模型(上) http://pan.baidu.com/s/1kT9okBl Spark...

Spark入门到精通视频学习资料--第三章:Spark进阶(2讲)

掌握Spark内核是精通Spark的关键,也是驾驭Spark的精髓所在。 基于Spark内核,Spark构建起了一体化多元化的大数据处理流水线,在一个技术堆栈中即可以同时完成批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习、图计算以及这些子框架之间数据和RDD算子的无缝共享与互操作。 可以说,Spark内核是每个想彻底掌握Spark的人员的必修课,通过对内核的探索,我们对整个Spark的运行机制会了如指掌,这对Spark的大规模应用、性能优化、系统自定义开发Spark系统都是至关重要的。 一、Spark内核核心术语解析 Application: Application是创建了SparkContext实例对象的Spark用户,包含了Driver程序 Spark-shell是一个应用程序,因为spark-shell在启动的时候创建了SparkContext对象,其名称为sc Job: 和Spark的action相对应,每一个action例如count、savaAsTextFile等都会对应一个Job实例,该Job实例包含多任务的并行计算。 Driver Program: 运行main函数并且新建S...

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