《Spark框架深入解析与应用指南》是一份专注于大数据处理领域中Spark框架的详尽教程，目的在于帮助读者全面理解和掌握Spark的核心概念、架构及其在实际项目中的应用。近年来，由于其高效的数据处理能力和丰富的生态系统，Spark在业界得到了广泛的应用。Spark的内存计算模型使其比传统的Hadoop MapReduce在处理大规模数据时速度更快。主要组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，这些共同构建了一个强大的大数据分析平台，支持批处理、交互式查询、实时流处理以及复杂的机器学习任务。详细内容涵盖了Spark Core的RDD抽象、Spark SQL的DataFrame/Dataset API、Spark Streaming的实时数据处理、MLlib的机器学习算法和GraphX的图数据处理。
Spark框架深入解析与应用指南
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Map 阶段: 数据在各个分区进行处理，并根据目标分区进行排序和划分。
数据存储: 每个 map task 将其结果写入本地磁盘或内存。
Reduce 阶段: 从各个 map task 所在节点获取相应分区的数据。
数据聚合: 对获取的数据进行聚合或其他操作。
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