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文檔簡(jiǎn)介

Spark適用場(chǎng)景了解Spark適用場(chǎng)景.

01Spark適用場(chǎng)景Spark適用場(chǎng)景01

Spark適用場(chǎng)景

了解一下Spark部分的使用場(chǎng)景：使用場(chǎng)景時(shí)間跨度成熟的框架使用Spark復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理小時(shí)級(jí)MapReduce(Hive)Spark基于歷史數(shù)據(jù)的交互式查詢分鐘級(jí)、秒級(jí)ImpalaSparkSQL基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)處理秒級(jí)StormSparkSteaming基于歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘-MahoutSparkMLlib基于增量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)--SparkStreaming

Spark適用場(chǎng)景

適用場(chǎng)景一：Spark是基于內(nèi)存的迭代計(jì)算框架，適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場(chǎng)合。

Spark適用場(chǎng)景

適用場(chǎng)景二：

由于RDD的特性，Spark不適用那種異步細(xì)粒度更新狀態(tài)的應(yīng)用，例如web服務(wù)的存儲(chǔ)或者是增量的web爬蟲和索引。

Spark適用場(chǎng)景

適用場(chǎng)景三：

數(shù)據(jù)量不是特別大，但是要求實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析需求。

Spark適用場(chǎng)景

在此場(chǎng)景下

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