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文档简介

Hadoop大数据分享大数据的理解---4V特征2技术挑战3真正的大数据4Hadoop的由来5存储+计算Hadoop1.0架构6Hadoop2.0架构78还有ZEUS案例分析9案例分析10大数据的应用场景11内存计算-Spark12没存计算-Spark——RDD13RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：它是不变的数据结构存储它是支持跨集群的分布式数据结构可以根据数据记录的key对结构进行分区提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性ResilientDistributedDatasets（RDD）弹性分布式数据集RDD，全称为ResilientDistributedDatasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。transformation是得到一个新的RDD---懒策略action是得到一个值，或者一个结果所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。Hadoop

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