Search results
Spark为 迭代式数据处理 提供更好的支持。. 每次迭代的数据可以保存在内存中，而不是写入文件。. Spark的性能相比Hadoop有很大提升，2014年10月，Spark完成了一个Daytona Gray类别的Sort Benchmark测试，排序完全是在磁盘上进行的，与Hadoop之前的测试的对比结果如表格所 ...
但不同的是，一个Spark 任务并不止包含一个Map 和一个Reduce，而是由一系列的Map、Reduce构成。这样，计算的中间结果可以高效地转给下一个计算步骤，提高算法性能。虽然Spark 的改进看似很小，但实验结果显示，它的算法性能相比MapReduce 提高了10～100 倍。
我觉得Flink可以强于Spark的流式计算引擎（包括后来重构的Spark structured streaming）的原因主要是如下几点：. 设计理念不同带来的延迟上限不同。. Flink是streaming first，流式作业的算子是在获取到资源后，一直运行的，这样子可以在算子之间进行数据交换时，形成 ...
Spark is an engine for distributed data processing - that is, software to take more-or-less arbitrary data, more-or-less arbitrary code which processes that data, and running that code efficiently over (potentially) many cores or machines, over a network if necessary. Spark can be seen as a generalizing and optimizing MapReduce.
Spark技术细节：基于第一章讨论的理论知识，在第二章中我们将会深入讨论Spark是如何 通过从逻辑执行图转化为物理执行图 来实现分布式计算的。 随后着重讨论了 Shuffle过程与管理、内存模块、数据共享 等其他模块细节，建立系统的Spark知识体系。
1，构建系统的选择，sbt更合适用来构建Scala工程，maven更合适用来构建Java工程. 2，对于spark中的API来说，Java和Scala有差别，但差别并不大. 3，如果用Scala开发spark原型程序，可以用spark-shell“打草稿”，或者直接使用spark-shell做交互式实时查询. 4，用Scala代码量将 ...
Spark确实擅长内存计算，内存容量不足时也可以回退。. UPDATE 2 Spark被称为“内存计算引擎”是因为它 可以 做内存计算，而不是它 只能 做内存计算。. 早年因为在使用内存cache的情况下ML算法效率提升特别明显（1-2数量级），因此造成了一些误传，使得很多初学者 ...
TL;DR：比较新的Spark内建的分布式排序采用的是TeraSort风格的算法，跟MapReduce、Hadoop MapReduce里的sort相似。. 核心思路是：要进行分布式排序的时候，每个计算节点（“map side”）对输入的数据做重新分片（repartition），分片采用range partitioning使得重新分片后的数据 ...
Spark基于磁盘的计算依然也是比Hadoop快。 刚刚提到了Spark的DAGScheduler是个改进版的MapReduce，所以Spark天生适合做批处理的任务。而不是某些同学说的：Hadoop更适合做批处理，Spark更适合做需要反复迭代的计算。 Hadoop的MapReduce相比Spark真是没啥优势了。
可操作性强：安装好Spark后，就可以直接照着书中的例子进行实际操作，Learning by doing，比直接看Spark的论文来得要简单爽快。 类似于初学Linux也不一定得先把操作系统原理学得彻彻底底了才开始动手；带着问题边干边学不断深入才会效率高。
