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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出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MapReduce的算法。

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Databricks，是属于 Spark 的商业化公司，由美国加州大学伯克利 AMP 实验室的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数据管道等任务。 Databricks 公司的云解决方案由三部分组成：Databricks 平台、Spark 和 Databricks 工作区。该产品背后的理念是提供处理数据的单独空间，不受托管环境和 Hadoop 集群管理的影响，整个过程在云中完成。该产品有几个核心概念：由 Notebooks 提供一种与数据交互并构建图形的方法，当用户了解了显示数据的方式时，就可以开始构建主控面板以监视某些类型的数据。最后，用户可以通过该平台的任务启动器来规划 Apache Spark 的运行时间。

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