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文檔簡介

主講：孟繁興目錄01通用框架通用框架1通用框架MapReduce專為批處理而設計,沒有別的考慮。Spark是一個真正的通用處理框架。其可以用于以下類型的處理:通用框架批處理交互式分析流式處理機器學習圖形計算通用框架當使用MapReduce時，需要使用其他框架來執(zhí)行批處理以外的任務。這會影響開發(fā)人員的工作效率，而使用Spark可以在相同的框架中進行所有工作。這也意味著你不必在多個框架中重復存儲數(shù)據(jù)。例如，可以讓Storm（流處理）和MapReduce(批處理)一起運行。但是，這意味著需要為每個框架搭建和維護集群，并在兩個框架中維護代碼。通用框架Spark可以極大地降低復雜性，因為通過該框架，可以構(gòu)建執(zhí)行各種類型任務的復雜數(shù)據(jù)處理流。通用框架Spark可以處理Hadoop支持的任何文件格式的數(shù)據(jù)。它可以處理HDFS、HBase、Cassandra、Hive和任何HadoopInputFormat中的數(shù)據(jù)。通用框架Spark對于運行數(shù)據(jù)迭代處理作業(yè)和交互式分析特別有用。一個迭代算法在相同的數(shù)據(jù)上進行多次迭代，有時在相同的數(shù)據(jù)集上執(zhí)行數(shù)百次迭

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