Spark (产品编号:13780)

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎。

标签:大数据数据可视化数据分析Hadoop

开发商: Apache

当前版本: v1.6

产品类型:开源

产品功能:大数据分析工具

平台语言:

开源水平:不提供源码

本产品的分类与介绍仅供参考,具体以商家网站介绍为准,如有疑问请来电 023-68661681 咨询。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,它拥有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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产品优势:

高速:运行程序的速度在存储器中比Hadoop MapReduce快上百倍,在磁盘中比Hadoop MapReduce快数十倍。

Spark 拥有一个先进的DAG执行引擎,支持循环数据流和内存计算。

Spark
Spark

易用:编写Java、Scala、Python、R程序快速高效。

Spark提供超过80个易于构建并行应用程序的高阶运算符,你也可以在Scala、 Python和R shells中对它进行交互使用。

通用:可结合SQL、流媒体和复杂的分析。

Spark支持一系列元件库堆栈,包括SQL与 DataFrames,用于机器学习的MLlib ,GraphX,Spark Streaming。你可以在同一个应用程序无缝地结合这些元件库。

Spark
Spark

无处不在:Spark可以运行在Hadoop、Mesos、standalone以及云端。它可以访问包括 HDFS、 Cassandra、 HBase和S3在内的不同数据源。

你可以使用其独立集群模式来运行Spark,运行在 EC2、 Hadoop YARN还是Apache Mesos都不是问题。它可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive、Tachyon等任意的Hadoop数据源。


与Hadoop的对比

  • 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提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型,Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。

这些多种多样的数据集操作类型,给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名,物化,控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。

不过由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

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更新时间:2017-04-28 14:25:02.000 | 录入时间:2016-01-29 11:06:44.000 | 责任编辑:佚名

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慧都网友 2016-02-01 13:50:48.000
0

Apache Spark这技术目前在大数据行业里很火啊。


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