spark-夸克翻译
燃烧的颗粒常用释义
英 [ spɑːk ]
美 [ spɑːrk ]
释义:

n.燃烧的颗粒;火星,火花,余火;(金属的)发光的颗粒;电火花
vi.发出火星,发出闪光;热烈赞同;正常运转

例句:
高灵敏度火花抑制电路,防止损坏模具.
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  • 《物联网大数据处理技术与实践》
    章节2.2.2 交互式查询计算模式
    (1)Spark 系统。 Spark 是一个基于内存计算的可扩展的开源集群计算系统,针对 MapReduce 的不足,即大量的网络传输和磁盘 I/O 使得效率低效,Spark 使用内存进行数据计算以便快速处理查询。 Spark 提供比 Hadoop 更高层的 API,往往同样的算法在 Spark 中的运行速度比 Hadoop 可以快 10~100 倍,Spark 在技术层面兼容 Hadoop 存储层 API,可访问 HDFS、HBASE、SequenceFile 等。 Spark-Shell 可以开启交互式 Spark 命令环境,能够提供交互式查询。 当前,Spark 具有很好的应用前景,现在四大 Hadoop 发行商 Cloudera、Pivotal、MapR 及 Hortonworks 都提供了对 Spark 的支持。 (2)Google 的 Dremel 系统。 Dremel 是 Google 研发的交互式数据分析系统,Dremel 可以组建成规模上千的服务器集群,处理 PB 级数据。 传统的 MapReduce 完成一项处理任务,最短需要分钟级的时间,而 Dremel 可以将处理时间缩短到秒级,非常适合进行交互式查询的计算任务。
    王桂玲
    电子工业出版社
  • 《Spark大数据分析实战》
    章节1.1 初识Spark
    Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,因为它基于内存计算,所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群。1.Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层,融入Hadoop的生态系统,并弥补MapReduce的不足。(1)中间结果输出Spark将执行工作流抽象为通用的有向无环图执行计划(DAG),可以将多Stage的任务串联或者并行执行,而无需将Stage的中间结果输出到HDFS中,类似的引擎包括Flink、Dryad、Tez。(2)数据格式和内存布局Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD,可以理解为利用分布式的数组来进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写
    倪亚宇,高彦杰
    机械工业出版社
  • 《Spark核心技术与高级应用》
    章节1.1 什么是Spark
    什么是Spark?Spark作为Apache顶级的开源项目,是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,和Hadoop的MapReduce计算框架类似,但是相对于MapReduce,Spark凭借其可伸缩、基于内存计算等特点,以及可以直接读写Hadoop上任何格式数据的优势,进行批处理时更加高效,并有更低的延迟。相对于“one stack to rule them all”的目标,实际上,Spark已经成为轻量级大数据快速处理的统一平台,各种不同的应用,如实时流处理、机器学习、交互式查询等,都可以通过Spark建立在不同的存储和运行系统上,下面我们来具体认识一下Spark。1.1.1 概述随着互联网的高速发展,以大数据为核心的计算框架不断出现,从支持离线的MapReduce席卷全球,到支持在线处理的Storm异军突起,支持迭代计算的Spark攻城拔寨,支持高性能数据挖掘的MPI深耕细作。各种框架诞生于不同的实验室或者公司,各有所长,各自解决了某一类问题,而在一些互联网公司中,百家争鸣,各种框架同时被使用,比如作者所在公司的大数据团队,模型训练和数据处理采用MapReduce框架(包括基于Hive构建的数据仓库查询的底层实现),实时性要求较高的线上业务采取Storm,日志处理以及个性化推荐采取Spark,这些框架都部署在统一的数据平台上,共享集群存储资源和计算资源
    于俊
    机械工业出版社
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