spark计算

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有

文|Bella(译)R在数据科学中超过10,000包，是主要的编程语言之一。R是开源软件，作为 统计学和计算机科学课程的一部分，在专科和本科大学广泛传授。R使用DateFrame作为API可以方便操控数据。R还有很强大的基础设施，让数据分析师可以很有效的解释数据。使用R分析数据会被单机的可用内存量限制，并且R是单线程,

Spark:Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。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，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce

10月28日，Sort Benchmark在官方网站公布了2015年排序竞赛的最终成绩。阿里云用不到7分钟（377秒）就完成了100TB的数据排序，打破了Apache Spark的纪录23.4分钟。Sort Benchmark是全球科技公司的计算奥运会，更早之前Hadoop的记录是72分钟。四项记录对比Sort Ben

比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm； 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者