Apache Spark：了解Apache Spark，Hadoop Distributed File System (HDFS)，Cassandra、HBase等

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Apache Spark

Hadoop Distributed File System (HDFS) 

Cassandra

HBase

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Apache Spark

        Apache Spark是由Apache软件基金会开发的一个快速、通用、可扩展并支持高级数据处理的大数据处理框架。它最初是加州大学伯克利分校AMPLab于2009年开发的项目之一，旨在解决MapReduce模型的缺陷，提高大数据处理的速度和效率，同时支持更多的数据处理方式。Spark可以在单一的集群上处理大量数据，支持多种数据源，如Hadoop Distributed File System (HDFS)、Cassandra、HBase等，并且可以与多种数据处理工具和库（如Hive、Pig、Mahout等）无缝集成。同时，Spark还提供了API丰富的编程模型，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。

Hadoop Distributed File System (HDFS) 

        Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，最初是Apache Hadoop项目的一部分，使用Java编写。它是在分布式环境中存储大型数据集的一种方法，并且可以处理大型文件。HDFS是基于Google的Google File System（GFS）的论文所构建的。它的设计是为了能够在廉价的硬件上运行，可以处理几百个节点的集群。HDFS自动将文件分成较小的块，并将它们在集群中的节点之间复制以提高可靠性和数据冗余性。HDFS还提供了高可靠性，故障恢复和高吞吐量的功能，并且是Hadoop生态系统的核心组件之一。

Cassandra

        Cassandra是开源分布式NoSQL数据库系统，它是一种高可用、高性能、高可扩展性的数据存储方案。Cassandra最初由Facebook开发，后来由Apache基金会维护。它基于Google的Bigtable和Amazon的Dynamo论文设计，并支持分布式集群部署，可以处理大量数据和高并发访问。Cassandra可用于多种应用场景，如社交网络、日志存储、物联网等。

HBase

        HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库系统，被设计为在大规模数据集上运行，特别是存储超过硬盘容量的数据。它建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上，并支持高速读写操作、数据检索、随机读写访问模式、数据自动分片和分布式处理等功能。HBase被广泛应用于互联网公司的海量数据存储、实时查询和分析领域，是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分。