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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
正文完
