时间：2025-02-03 19:01:53
spark基本功能
Spark的基本功能主要包括以下几点：
1. 分布式计算：Spark提供分布式计算功能，将分布式存储的数据读入，同时将任务分发到各个节点进行计算。这提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
2. 内存计算：Spark基于内存计算，将磁盘数据读入内存，将计算的中间结果保存在内存，这样可以很好的进行迭代运算。
3. 高容错：Spark支持高容错，提供多计算范式。
4. 共享变量：Spark支持两种类型的共享变量：广播变量和累加器。广播变量可以在内存的所有结点中被访问，用于缓存变量（只读）；累加器只能用来做加法的变量，例如计数和求和。
5. RDD：Spark提供的最主要的抽象，是一个弹性分布式数据集(RDD)，它是一种特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编程操作集合的方式，进行各种各样的并发操作。
6. 并发操作：用户可以将数据集缓存在内存中，让它被有效的重用，进行并发操作。
7. 节点失败恢复：分布式数据集可以自动的从结点失败中恢复，再次进行计算。
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