教程简介
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的疾速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，领有Hadoop MapReduce所具备的长处；但不同于MapReduce的是——Job两头输入后果能够保留在内存中，从而不再须要读写HDFS，因而Spark能更好地实用于数据挖掘与机器学习等须要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 类似的开源集群计算环境，然而两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面体现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存散布数据集，除了可能提供交互式查问外，它还能够优化迭代工作负载。
Apache Spark入门教程 – 从根本到高级概念的简略步骤理解Apache Spark，其中包含简介，RDD，装置，外围编程，部署，高级Spark编程等示例。
教程目录
- Apache Spark教程
- Apache Spark – 简介
- Apache Spark – RDD
- Apache Spark – 装置
- Apache Spark – 外围编程
- Apache Spark – 部署
- 高级Spark编程
- Apache Spark – 有用的资源
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