深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.5　小结-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 2.5　小结

2017-05-01 587

2.5　小结

每项技术的诞生都会由某种社会需求所驱动，Spark正是在实时计算的大量需求下诞生的。Spark借助其优秀的处理能力、可用性高、丰富的数据源支持等特点，在当前大数据领域变得火热，参与的开发者也越来越多。Spark经过几年的迭代发展，如今已经提供了丰富的功能。笔者相信，Spark在未来必将产生更耀眼的火花。

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《Hadoop MapReduce性能优化》一1.1　MapReduce模型

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第1章，第1.1节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1　MapReduce模型 Hadoop MapReduce性能优化MapReduce编程模型的设计目标是，使用普通硬件的大型集群处理非结构化数据并产生大规模数据集。它能够在数千个计算节点的集群上处理TB级的数据，进行故障处理，完成任务复制并聚合最终结果。 MapReduce模型简单易懂。它是由Google研究院的工程师在21世纪初设计的（http://research.google.com/archive/mapreduce.html）。这一模型包含两个可以在多台机器上并行执行的函数：一个map函数和一个reduce函数。要使用MapReduce，程序员需要编写一个用户定义的map函数和一个（同样是用户定义的）reduce函数来表示期望的计算逻辑。map函数读取键值对，执行用户指定的代码，产生中间结果。然后，通过reduce函数的用户指定代码聚合中间结果并输出最终...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《MapReduce设计模式》一书中的第1章，第1.1节，作者：【美】Donald Miner , Adam Shook 译者：徐钊 , 赵重庆责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。第1章设计模式与MapReduce MapReduce设计模式MapReduce是处理数据分布在数百台机器上的计算框架，近些年来，随着其在Google、Hadoop及其他一些系统中的应用而越来越流行起来。这个计算框架超乎寻常地强大，但它并不是一种针对“大数据”问题的通用解决方案，因此，虽然可以很好地适用于一些问题，但对有些问题来说，解决起来还是非常具有挑战性的。本书将介绍哪些问题适合使用MapReduce计算框架来解决，以及如何高效地使用MapReduce计算框架。很多初步了解MapReduce的开发者可能没有意识到，MapReduce不仅仅是一个工具，更是一个框架。我们必须拿问题解决方案去适配框架的map和reduce过程，在很多情况下，这个适配过程将非常具有挑战性。MapReduce更多的是一种约束，而不是一个单独的功能。这使得问题的解决变得...

2017-05-02

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。