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 RDD粗粒度转换的威力
在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制 中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘，而明确提出了内存中可重用的数据集RDD。RDD的只读特性，再加上粗粒度转换操作形成的Lineage，形成了它独立的高效容错机制。 RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力，来支持多种多样的应用需求呢 先看看RDD究竟有哪些API，然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处 ...
2015-06-11 07:48 1 2832 推荐指数：
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