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5. 被浏览. 5,579. 1 个回答. Huchenn. “而在第二次有机会和电视台领导吃饭的时候，也骄傲的离去了” 题主误会了. Spark其实是应该被选进的，从前面的表现和经济公司里几个人的谈话可以知道。 而正是被这个要单独约德永吃饭的领导刷下来，是要打压一下，借此潜德永（老GAY)，德永在去烧烤店的路上，一瞬间明白了，所以才离开..... 从另一个侧面来印证，影片直到最后都没有表现出德永因为放弃这个机会，直接导致从此再也不能上节目，以至最后面临解散，坑了自已和队友而内疚，因为很显然不去被一个老GAY潜是不由分说的。 编辑于 2017-01-12 18:30. 在剧中可以明确的看到主线就是俩个年轻人在东京为了梦想而打拼,但是在面对机遇时，德永在第一次上电视的…
28. 被浏览. 37,300. 5 个回答. 默认排序. scudata. 71 人赞同了该回答. HANA是常见的 内存数据库 ，理论上足以替代Spark，但不开源这一点劝退了很多人。 Sqlite是开源的内存数据库，但只支持嵌入式调用，数据量和计算性能都受到极大限制。 Redis既开源又支持高性能大数据量，但计算能力严重不足，必须大量硬编码才能完成内存计算。 要替代Spark， 集算器 SPL是个更好的选择。 SPL是开源的 大数据内存计算库 ，比Spark内存占用更少，性能更高，计算能力更强，还可以方便稳定地实现内外存混合计算。 SPL提供了 透明直观的语法 进行大数据内存计算。 启动集群的各个节点后，先用下面的SPL脚本将数据从数据库加载到内存中：
10. 被浏览. 4,593. 3 个回答. 默认排序. Tim在路上. 北京邮电大学 计算机学硕士. 1 人赞同了该回答. 首先，Spark 本身是一个 分布式计算 框架，其主要特点是“内存计算”和“高效处理大数据集”，它的基本特点是将大规模数据集划分成小块，在每个节点上对数据进行 并行处理 ，最后进行聚合操作得到最终结果，属于 数据并行 的框架。 Spark 的数据并行计算模型以 RDD（Resilient Distributed Datasets）为核心，将大规模数据集划分成多个分区（Partition），并在多个节点之间进行分布式计算。
2016年7月5日 · michaelli. 解决方案架构师，大数据技术专家. 4 人赞同了该回答. 1 Inceptor概述. 在 大数据生态系统 中，HIVE是离线数据仓库事实上的标准，绝大多数的 大数据分析型系统 或数据仓库系统，都是基于HIVE来构建的。 在星环的大数据平台TDH中，在功能上对应开源HIVE的服务是Inceptor，Inceptor底层是基于开源的HIVE和Spark 整合开发而来的，其中： Inceptor Server 对应 HIVE 的 查询引擎 HS2; Inceptor Metastore 对应HIVE的 元数据引擎 HMS; Inceptor Executor 对应 spark executor; 2 TxSql概述.
2015年2月6日 · shuffle是spark及其他分布式计算框架最核心的问题之一，为了提高shuffle的效率，spark也做了很多迭代更新，最新的spark1.2.0中新特性之一就是shuffle机制变成了sorted-bashed shuffle
2014年4月5日 · OpenStack. spark 和 openstack区别是什么？ 关注者. 9. 被浏览. 3,513. 1 个回答. 默认排序. 知乎用户. 3 人赞同了该回答. 完全是两个层面的东西。 Spark是一个通用的 并行计算 框架，由UCBerkeley的AMP 实验室 开发。 而openStack是IaaS层的开源实现。 Spark本身可以替代Hadoop中的MapReduce而且提供其它增强能力，包括基于内存计算，更多操作类型支持等。 其余的可以自己查资料。 发布于 2014-04-05 03:35. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。
Hadoop. 大数据. Spark. 企业中Spark主要用于哪些业务、场景中？ Spark Streaming、Spark MLib、Spark SQL、SparkGraphX以及新特性Dataframe，哪些用的比较多？ 显示全部 . 关注者. 12. 被浏览. 2,887. 1 个回答. 默认排序. 知乎用户. 1 人赞同了该回答. 谢邀。 之前有兄弟团队用spark做过实时计算，主要是定义了一些规则，把数据流中符合定义规则的 数据报 出来。 关于哪些用的比较多，这种问题本身就是伪问题。 不同公司，不同业务，应用场景不同，没法说. 发布于 2017-05-03 07:45.
