Spark大數據處理 之 從WordCount看Spark大數據處理的核心機制（2）
在上一篇文章中，我們講了Spark大數據處理的可擴展性和負載均衡，今天要講的是更為重點的容錯處理，這涉及到Spark的應用場景和RDD的設計來源。 Spark的應用場景 Spark主要針對兩種場景： 機器學習，數據挖掘，圖應用中常用的迭代算法（每一次迭代對數據執行相似的函數 ...
原文：Spark大數據處理 之 RDD粗粒度轉換的威力
在從WordCount看Spark大數據處理的核心機制 中我們看到Spark為了支持迭代和交互式數據挖掘，而明確提出了內存中可重用的數據集RDD。RDD的只讀特性，再加上粗粒度轉換操作形成的Lineage，形成了它獨立的高效容錯機制。 RDD的粗粒度的轉換是否有足夠的表達能力，來支持多種多樣的應用需求呢 先看看RDD究竟有哪些API，然后看它們如何模擬Google經典的MapReduce和圖數據處 ...
2015-06-11 07:48 1 2832 推薦指數：
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