银川哪家大数据机构相对靠谱

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   批处理模式

   与MapReduce不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。

   虽然内存中处理方式可大幅改善性能，Spark在处理与磁盘有关的任务时速度也有很大提升，因为通过提前对整个任务集进行分析可以实现更完善的整体式优化。为此Spark可创建代表所需执行的全部操作，需要操作的数据，以及操作和数据之间关系的DirectedAcyclicGraph（有向无环图），即DAG，借此处理器可以对任务进行更智能的协调。

   为了实现内存中批计算，Spark会使用一种名为ResilientDistributedDataset（弹性分布式数据集），即RDD的模型来处理数据。这是一种代表数据集，只位于内存中，永恒不变的结构。针对RDD执行的操作可生成新的RDD。每个RDD可通过世系（Lineage）回溯至父级RDD，并终回溯至磁盘上的数据。Spark可通过RDD在无需将每个操作的结果写回磁盘的前提下实现容错。

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