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spark的容错分析要点

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为什么没有运行成功spark科普Spark，Spark是什么，Spark 1怎么用 。Spark基于什么算法进行分布式计算(很简单)2 ， Spark和MapReduce 3有什么区别？为什么Spark比Hadoop 4更灵活，Spark 5有哪些局限性，Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的开源HadoopMapRed类 。Uce的通用并行计算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式计算，具有HadoopMapReduce的优点；但与mapreduce不同，Job的中间输出和结果可以存储在内存中，因此不再需要读写HDFS，所以Spark可以更好的应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据挖掘和机器学习 。

1、Spark编程有哪些有用技巧所谓的Spark是一个大数据计算平台，起源于美国加州大学伯克利分校的AMPLab 。它于2010年开放，目前是Apache软件基金会的顶级项目 。随着Spark在大数据计算领域的出现，越来越多的企业开始关注和使用它 。2014年11月，Spark在DaytonaGraySort100TBBenchmark比赛中打破了HadoopMapReduce保持的排名记录 。

Spark的架构包括内核部分和四个官方子模块:SparkSQLSparkStreaming机器学习库MLlib图形计算库GraphX ， 可见Spark在Berkeley的data 分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)的位置 。Spark专注于数据计算 ， 生产环境中数据的存储往往由Hadoop分布式文件系统HDFS承担 。

2、如何学习Spark大数据主要学习Spark大数据的概念和基本原理 ， 与Hadoop的区别和联系，Spark开发环境的构建，Spark集群，Scala开发语言 ， IntelliJIDEA开发工具的使用，SparkSQL数据访问 ， SparkStreaming流计算，SparkMLlib机器学习，SparkGraphx图计算等等 。大数据技术，只有互相分享才能共同进步 。为什么我们的程序员经常活跃在各大博客和技术论坛上？

作为程序员，他们特别自豪的是自己的代码被别人使用的成就感 。今天分享了当今热门的大数据技术，讲解了spark技术的核心 。我们不一定要从事数据分析行业 ， 但是我们国家的一些技术还是要了解的 。Spark核心概念弹性分布数据集(RDD)弹性分布数据集RDD是Spark的基本抽象 。

3、为什么运行不成功 spark【spark的容错分析要点】科普Spark，什么是Spark，如何使用Spark 1 。Spark基于什么算法进行分布式计算(很简单)2 。Spark和MapReduce 3有什么区别？为什么Spark比Hadoop 4更灵活 。Spark 5有哪些局限性 。Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的开源HadoopMapRed类 。Uce的通用并行计算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式计算，具有HadoopMapReduce的优点；但与mapreduce不同，Job的中间输出和结果可以存储在内存中，因此不再需要读写HDFS 。所以Spark可以更好的应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据挖掘和机器学习 。

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