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Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍,即便是运行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度。Spark允许用户将数据加载至集群存储器,并多次对其进行查询,非常适合用于机器学习算法。
使用Spark需要搭配集群管理员和分布式存储系统。Spark支持独立模式(本地Spark集群)、Hadoop YARN或Apache Mesos的集群管理。
在分布式存储方面,Spark可以和HDFS、 Cassandra、OpenStack Swift和Amazon S3等接口搭载。 Spark也支持伪分布式(pseudo-distributed)本地模式,不过通常只用于开发或测试时以本机文件系统取代分布式存储系统。在这样的情况下,Spark仅在一台机器上使用每个CPU核心运行程序。
在2014年有超过465位贡献家投入Spark开发,让其成为Apache软件基金会以及大数据众多开源项目中最为活跃的项目。
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