spark核心思想

时间：2025-01-25 14:01:35 科技数码

spark的核心思想

Spark的核心思想是基于内存计算的大数据并行计算框架，主要关注处理数据的实时性、高容错性和高可伸缩性。它旨在在廉价的分布式集群上解决大规模数据处理问题，同时兼顾处理数据处理的实时性。Spark提供了高层次API的数据操作方法，用于处理不同数据结构的大规模数据处理任务。与MapReduce相比，Spark做了很多性能优化，例如将计算过程放入内存，不需要反复读写硬盘。Spark的核心概念是RDD（Resilient Distributed Datasets），即弹性分布式数据集，它允许开发者像开发单机程序一样关注对RDD的操作，而不用关注数据具体是怎么存储和调度的。

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