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Spark 内核研究

Spark 内核研究 1、Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。 Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib和图计算库GraphX。图1所示为Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)中的位置。可见Spark专注于数据的计算,而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。 图1 Spark在BDAS中的位置 Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台,它可以解决大数据计算中的批处理,交互查询及流式计...

《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一1.1 大数据时代

本节书摘来异步社区《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一书中的第1章,第1.1节,作者: 王晓华 责编: 陈冀康,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 大数据时代 什么是“大数据”?一篇名为“互联网上一天”的文章告诉我们:一天之中,互联网上产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD,发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量),发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量),卖出的手机数量为37.8万台,比全球每天出生的婴儿数量高出37.1万名。 随着信息爆炸性的增长,“大数据”成为当前时代最为流行的一个新词汇,其不仅作为IT行业的一个通用词汇在日常工作中使用,并且广泛渗透到商业、金融、教育等一系列与数据相关的领域中。并且,随着大数据的普及以及对其进行分析和挖掘处理技术的提高,大数据越来越被人们重视。围绕大数据获得的商业价值逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 正如人们常说的一句话,“冰山只露出它的一角”。大数据也是如此,“人们看到的只是其露出水面的那一部分,而更多的则是隐藏在水面下”。简单地掌握海量的数据资料是不够的...

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