42、大数据与Scala：从MapReduce到动态调用

大数据与Scala：从MapReduce到动态调用

1. 超越MapReduce

在大数据处理领域，实时处理事件的需求日益增长。然而，传统的MapReduce仅适用于批处理作业，而HDFS直到最近才支持对文件的增量更新，并且大多数Hadoop工具尚未支持这一特性。

这种趋势促使了新工具的诞生，例如Storm，它是一个集群事件处理系统。此外，MapReduce还存在性能限制，如前文提到的过多磁盘I/O，以及编程API和底层模型的复杂性。

为了应对这些问题，主要的Hadoop供应商采用了名为Spark的MapReduce替代方案。Spark支持批处理模式和流处理模式，它用Scala编写，与MapReduce相比，性能更出色。这部分归因于它在处理步骤之间将数据缓存在内存中。更重要的是，Spark提供了类似于Scalding的直观API，简洁而富有表现力。

Scalding和Cascading使用管道隐喻，而Spark使用弹性分布式数据集（RDD），这是一种分布在集群上的内存数据结构。RDD具有弹性，如果某个节点出现故障，Spark能够从源数据中重建缺失的部分。

以下是一个Spark实现的Word Count示例：

// src/main/scala/progscala2/bigdata/WordCountSpark.scalaX
package bigdata
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
object SparkWordCount {
  def