Apache Spark是一个快速、通用且易用的分布式计算系统，以其DAG执行引擎、内存计算和多模式数据处理能力而著称。Spark支持Scala、Java和Python等编程语言，提供丰富的API，简化大规模数据处理。其关键特性包括速度提升（对比Hadoop MapReduce）、弹性分布式数据集（RDD）、易用性、流处理和批处理支持、以及广泛的生态系统集成。Spark适用于金融分析、科学计算和数据挖掘等场景。
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：
- 速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面比传统的大数据处理框架（如Hadoop MapReduce）快许多倍。
- 易用性：Spark支持多种编程语言，如Scala、Java和Python，提供了丰富的API，使得编写大规模数据处理程序更加简单和直观。
- 多种数据处理模式：
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
