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Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎。

开发商： Apache

当前版本： v1.6

产品类型：开源

产品功能：BI

平台语言：

开源水平：不提供源码

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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。

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。

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。

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。

类型	标题	发布时间
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