Spark 2.0.2的完整中文指南

Apache Spark 作为速度快、适用范围广的计算引擎，专用于大规模数据处理。它与 Hadoop 类似，同属开源集群计算环境。Spark 支持分布式数据集上的迭代作业，是 Hadoop 的补充，可在 Hadoop 文件系统中并行运行。

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Apache Spark是一款强大的分布式计算框架，提供高效的并行计算能力。Spark-2.0.2-bin-hadoop2.6是该框架的一个特定版本，与Hadoop 2.6兼容，充分利用Hadoop生态系统中的存储和计算资源。主要包含以下关键组件：1. Spark Core 提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复和存储系统交互功能。支持基于内存的数据处理，显著提高计算速度。2. Spark SQL 处理结构化数据，集成SQL查询语言，开发人员可使用SQL或DataFrame API进行数据分析。3. Spark Streaming 实现实时数据流处理，通过微小批处理作业和Spark Core API实现低延迟、高吞吐量流处理。4. MLlib 机器学习库，支持多种算法和批处理与在线学习，便于构建大规模数据模型。5. GraphX 图处理框架，用于创建和操作大规模图形数据，适用于社交网络分析和推荐系统。在Hadoop 2.6环境中，通过YARN管理资源，利用HDFS作为数据存储层。内存计算减少磁盘I/O，提升数据处理速度，支持Java、Scala、Python和R等多语言编程，提供交互式Shell进行快速数据探索。

Redis是一款键值存储系统。它支持存储多种类型的值，包括字符串、链表、集合、有序集合和哈希类型。这些数据类型都支持推入/弹出、添加/删除以及交集并集和差集操作，且这些操作都是原子的。在此基础上，Redis支持各种排序方式。与Memcached类似，Redis将数据缓存到内存中以保证效率，不同之处在于Redis会定期将更新数据写入磁盘或追加的记录文件，并且实现了主从同步。Redis的优势包括： 性能极高：Redis每秒可以支持超过100K+的读写操作。 数据类型丰富：Redis支持二进制案例的字符串、链表、哈希表、集合和有序集合数据类型操作。 原子：Redis的所有操作都是原子的，同时还支持对多个操作全并后的原子性执行。 功能丰富：Redis还支持发布/订阅、通知和键过期等特性。 官方的benchmark数据显示：在Linux 2.6系统上，使用X3320 Xeon 2.5 ghz处理器，并发执行100000个请求，设置和获取256字节字符串的值时，Redis的写速度为110000次/s，读速度为81000次/s。

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