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Spark学习笔记

MR的缺点:
mr基于数据集的计算，所以面向数据
1.基于运行规则从存储介质中获取（采集）数据，然后计算。最后将结果存储到介质中，主要应用于以一次性计算，不适用于数据挖掘和机器学习这样的迭代计算和图形挖掘计算。

2.MR基于文件存储介质的操作，所以性能非常慢。

Spark 历史
是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。

2013年6月发布

Spark基于Hadoop1.x 架构思想，采用自己的方式改善Hadoop1.x中的问题

Spark计算基于内存，并且基于Scala语法开发，所以天生适合迭代式计算

分开资源和计算（资源数据仍然存储在hdfs）
Spark学习笔记_第1张图片

重要角色

Spark学习笔记_第2张图片
Spark学习笔记_第3张图片
启动spark

[hadoop@master bin]$ ./spark-shell

Spark学习笔记_第4张图片

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