Spark实战.docx下载

1. Spark是特性  高可伸缩性  高容错  于内存计算 2. Spark的生态体系（BDAS，中文:伯利克分析栈）  MapReduce属于Hadoop生态体系之一，Spark则属于BDAS生态体系之一  Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等  BDAS包含了Spark、Shark（相当于Hive）、BlinkDB、Spark Streaming（消息实时处理框架,类似Storm）等等 3. Spark与MapReduce 优势：  MapReduce通常将中间结果放到HDFS上，Spark是基于内存并行大数据框架，中间结果存放到内存，对于迭代数据Spark效率高。  MapReduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需要排序，Spark可以避免不必要的排序所带来的开销  Spark是一张有向无环图（从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑），并对其进行优化。 4. Spark支持的API Scala、Python、Java等 5. 运行模式  Local （用于测试、开发）  Standlone （独立集群模式）  Spark on Yarn （Spark在Yarn上）  Spark on Mesos （Spark在Mesos）