《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.3　为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用-低调大师

《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.3　为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用

2017-07-02 588

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.3节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.3　为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用

Apache Spark 与 Hadoop 结合使用时表现更好。为了理解这一点，让我们来看看 Hadoop 和 Spark 的特性。
2.3.1　Hadoop 的特性

2.3.2　Spark 的特性

当这两个框架结合起来的时候，我们就得到了具有内存级性能的企业级应用的威力，如图2-11 所示。
关于 Spark 的常见问题
以下是从业者对 Spark 提出的常见问题：
我的数据集无法完全放进内存。我该如何使用 Spark 呢？
如果数据无法完全放进内存，Spark 的运算符会让数据分散到磁盘里，从而使

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大数据越用越想用，但不是你想用就能用

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2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.4节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4　安装 Hadoop 和 Spark 集群在安装 Hadoop和Spark之前，让我们来了解一下 Hadoop和Spark的版本。在 Cloudera、Hortonworks和MapR这所有三种流行的Hadoop发行版中，Spark都是作为服务提供的。在本书编写的时候，最新的Hadoop和Spark版本分别是2.7.2和2.0。但是，Hadoop发行版里可能是一个较低版本的Spark，这是因为Hadoop和 Spark 的发行周期并不同步。对于后续章节的实践练习，我们会使用来自 Cloudera、Hortonworks 和 MapR 的

2017-07-03

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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。