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1.更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。很多对Spark感兴趣的朋友可能也会听过这样一句话——在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快Hadoop 10倍。
2.通过建立在Java、Scala、Python、SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。
3.与现有Hadoop v1 (SIMR) 和2.x (YARN) 生态兼容，因此机构可以进行无缝迁移。
4.方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。
5.借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
2021-12-07 20:03:04赞同 展开评论 打赏
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