上一讲我们讨论了Spark的编程模型，这讲我们聊聊 Spark 的架构原理。和 MapReduce 一样，Spark 也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则。但是和 MapReduce 僵化的 Map 与 Reduce 分阶段计算相比，Spark 的计算框架更加富有弹性和灵活性，进而有更好的运行性能。 S […]

Hadoop MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是 UC Berkeley 的 AMP Lab 推出的 Spark 应运而生，Spark 拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占 MapReduce 的市场份额，成为主流的大数据计算 […]

前面我们讲过，MapReduce 的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用 MapReduce 开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用 SQL 进行大数据分析和统计，MapReduce 编程还是有 […]