Spark计算过程分析

Spark是一个分布式的内存计算框架，其特点是能处理大规模数据，计算速度快。Spark延续了Hadoop的MapReduce计算模型，相比之下Spark的计算过程保持在内存中，减少了硬盘读写，能够将多个操作进行合并后计算，因此提升了计算速度。同时Spark也提供了更丰富的计算API。MapReduce是Hadoop和Spark的计算模型，其特点是Map和Reduce过程高度可并行化；过程间耦合度低，单个过程的失败后可以重新计算，而不会导致整体失败；最重要的是数据处理中的计算逻辑可以很好的转换为Map和Reduce操作。对于一个数据集来说，Map对每条数据做相同的转换操作，Reduce可以按条件

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