【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD设计、运行原理、运行流程、容错机制讲解（图文解释）
一、RDD的概念RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理...
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解（图文解释）
一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms， Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心...
【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解（超详细）
MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型中应用较为广泛的一种。一、MapReduce核心思想MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方...
【大数据技术Hadoop+Spark】HDFS概念、架构、原理、优缺点讲解（超详细必看）
一、相关基本概念文件系统。文件系统是操作系统提供的用于解决“如何在磁盘上组织文件”的一系列方法和数据结构。分布式文件系统。分布式文件系统是指利用多台计算机协同作用解决单台计算机所不能解决的存储问题的文件系统。如单机负载高、数据不安全等问题。HDFS。英文全称为Hadoop Distributed F...
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