分布式数据处理框架：distributed-dataset

分布式数据处理框架：distributed-dataset

distributed-dataset A distributed data processing framework in Haskell. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-dataset

1. 项目基础介绍及主要编程语言

distributed-dataset 是一个使用纯 Haskell 编写的分布式数据处理框架。它受到了 Apache Spark 的启发，提供了一个在分布式多集上表达和执行转换的数据集类型。项目的目标是提供一个可扩展、高效且易于使用的框架，让开发者能够在分布式环境中处理大数据集。

主要编程语言：Haskell

2. 项目的核心功能

• 数据集类型：distributed-dataset 提供了一个 Dataset 类型，允许开发者在分布式多集上执行转换操作。
• 可插拔后端：框架支持可插拔的后端，以便在不同的执行环境中启动执行器，例如使用 AWS Lambda。
• ShuffleStore：支持 ShuffleStore 用于信息交换，这是分布式计算中重要的一个环节，用于在不同节点间重新分配数据。
• API 设计：其 API 设计深受 Apache Spark 影响，为开发者提供了熟悉的使用体验。
• 原始控制模块：提供了一个更原始的 Control.Distributed.Fork 模块，允许远程运行 IO 操作，特别适用于那些可以简单地并行化任务。

3. 项目最近更新的功能

由于开源项目的内容是持续更新的，具体最近更新的功能需要查看项目的最新提交记录。然而，基于项目描述，以下是一些可能的更新内容：

• 性能优化：对现有功能进行性能优化，提升数据处理速度。
• 新后端支持：可能加入了新的可插拔后端支持，使得框架可以在更多的执行环境中使用。
• API 更新：对现有 API 进行改进，增加新的转换操作或优化现有操作的实现。
• 错误修复：修复了在分布式环境中可能出现的问题，比如数据不一致、死锁等问题。
• 文档完善：更新了项目文档，提供了更多的使用指南和最佳实践。

请注意，具体更新的内容需要查阅项目的最新提交记录和发行说明，这里提供的是基于项目描述的可能更新内容概述。

distributed-dataset A distributed data processing framework in Haskell. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-dataset