Spark大数据处理 之 从WordCount看Spark大数据处理的核心机制（2）
在上一篇文章中，我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡，今天要讲的是更为重点的容错处理，这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。 Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景： 机器学习，数据挖掘，图应用中常用的迭代算法（每一次迭代对数据执行相似的函数 ...
原文：Spark大数据处理 之 从WordCount看Spark大数据处理的核心机制（1）
大数据处理肯定是分布式的了，那就面临着几个核心问题：可扩展性，负载均衡，容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢 接着上一篇的 动手写WordCount ，今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法。 请各位看官，带着分布式的问题往下看。 分布式架构 大数据时代，单机装下PB级的数据，然后在可接受的时间内处理完，不可能，所以一定是分布式的。 分布式存储 H ...
2015-05-29 23:06 4 5493 推荐指数：
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