Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和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。其架构如下图所示:Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念。Spark比Hadoop更通用。Spark提供的数
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