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架构师（4月刊）

Spark技术实践

Spark正在占据越来越多的大数据新闻的重要位置,除了性能优异,Spark到底 具备了那些特性,让学术界和工业界对其充满了兴趣?同时,Spark还处在快 速发展的阶段,开发者和用户不得不解决不稳定和bug,Scala语言也有较高的 学习门槛,这些也会成为Spark普及的障碍。当然,尽管Spark提供了一栈式的 大数据方案,但并不意味着他适合任何场景。 IT技术早已没有什么银弹,任何一门技术都是在已有技术和理论的基础上的优 化和革新。

正是借鉴和延续了MapReduce、Hive、Dryad、Strom、 GraphLab,才有了Spark。希望通过本期内容,能够帮助大家更好的理解 Spark,希望大家有所收获。

本期主编:包研

 

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