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Spark是基于內(nèi)存的分布式計(jì)算框架。在迭代計(jì)算的場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在內(nèi)存中，提供了比MapReduce高10到100倍的計(jì)算能力。Spark可以使用HDFS作為底層存儲(chǔ)，使用戶(hù)能夠快速地從MapReduce切換到Spark計(jì)算平臺(tái)上去。Spark提供一站式數(shù)據(jù)分析能力，包括小批量流式來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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在HDFS中，NameNode啟動(dòng)需要加載元數(shù)據(jù)文件fsimage，然后等待DataNode完成啟動(dòng)并上報(bào)數(shù)據(jù)塊信息。當(dāng)DataNode上報(bào)的數(shù)據(jù)塊信息達(dá)到設(shè)定百分比時(shí)，NameNode退出Safemode，完成啟動(dòng)過(guò)程。當(dāng)HDFS上保存的文件數(shù)量達(dá)到千萬(wàn)甚至億級(jí)以后，以上兩個(gè)過(guò)程都要耗費(fèi)大量的時(shí)間，致使來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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