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文档简介

Hadoop大数据解决方案进阶应用Hadoop讲师：迪伦（北风网版权所有）YARN支持的计算框架(6)Spark的优势Spark与Hadoop对比Spark生态系统Spark核心概念—RDD课程目标Spark的优势轻Spark0.6核心代码有2万行Spark很好地利用了Hadoop和Mesos的基础设施快Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟灵Spark提供了不同层面的灵活性巧巧在借势和借力Spark与Hadoop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提供多种数据集操作类型Transformations

包括map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey,union,join,cogroup,mapValues,sort,partionBy等Actions

包括Count,collect,reduce,lookup,save等编程模型比Hadoop更灵活，用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用可用性容错性

Spark生态系统

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Shark(HiveonSpark)Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口Shark使用了Hive的API来实现queryParsing和LogicPlangeneration通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起Sparkstreaming构建在Spark上处理Stream数据的框架Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理基本原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法Spark核心概念--RDD为什么会产生RDD？解决传统MapReduce迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作RDD：ResilientDistributedDataset弹性分布数据集RDD是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用RDD是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编程操作集合的方式，进行各种并行操作RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可

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