【摘 要】
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随着互联网技术的发展,每时每刻都在产生大量的数据,数据量已成为爆炸性增长的趋势,单机难以存储和分析这些数据。面对难以处理海量数据的单机现状,采用Hadoop分布式计算平台
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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随着互联网技术的发展,每时每刻都在产生大量的数据,数据量已成为爆炸性增长的趋势,单机难以存储和分析这些数据。面对难以处理海量数据的单机现状,采用Hadoop分布式计算平台可以有效解决海量数据处理问题。但是Hadoop的MapReduce编程模型不仅操作单一,抽象层次较低难以上手,而且延时高,难以支持交互式数据处理和实时数据处理,加之其中间结果需存入HDFS对于迭代数据处理性能较差。Spark作为一个新兴的大数据梳理的引擎,除了提供了包括MapReduce在内的几十个算子,还提供了一个集群的分布式内存抽象,
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