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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目录
人物
- 汤子楠: 飞天、ODPS 经历了许多血淋淋教训
观点
- API 发展预测
- Coursera 为什么喜欢 Scala
- 支撑 Github 的开源技术
本期专题:Spark 技术实践
- 探寻从 HDFS 到 Spark 的高效数据通道: 以小文件输入为案例
- 网易的 Spark 技术实践
- 虚拟座谈会: 大数据一栈式方案 Spark
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