用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 7 tall array Single Machine Memory tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小 “块”(chunk)

物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存 储或者是增量的 web 爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 2.3 容错性 在RDD计算，通过checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是 logging

数据库在执行某些流程时速 度较慢 优点 • 利用MapReduce MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 释放数据库服务器上的容量 • 支持处理非结构化数据 • 利用Hadoop功能保留数据 （如更新和编写索引） • 实现低成本历史归档数据 缺点 • 可能需要复杂的编程工作 • MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 • 风险：Hadoop目前仍然是 一项新兴技术 IBM软件

Hadoop 发展历史（了解） Hadoop发展历史 1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优 化升级，查询引擎和索引引擎。 Hadoop创始人Doug Cutting 2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。 3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。

上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为 150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用 NameNode 的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。 小文件过多，在进行 MR 计算时，会生成过多切片，需要启动过多的 MapTask。每个 MapTask 处理的数据量小，导致 MapTask 的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。