Spark RDDs(弹性分布式数据集):为内存中的集群计算设计的容错抽象
本文是阅读《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》过程中，抽了局部一些关注点翻译出来的文章，没有将全文都翻译。希望这些碎片化甚至不通顺的记录，可以帮助读者取代阅读原论文。 论文地址http://www.cs.berkeley.edu/~matei/.....
颠覆大数据分析之Spark VS分布式共享内存系统
Spark可以看作是一个分布式共享集合系统，和Stumm和Zhou (1990)以及Nitzber和Lo (1991)所提到的传统的分布式共享内存（DSM）系统则略有不同。DSM系统允许单独读写内存，而Spark只允许进行粗粒度的RDD转换。尽管这限制了能够使用Spark的应用种类，但它对于实现高效的容错性却很有帮助。DSM系统可能会需要检查点相互协作来完成容错，比如说使用Boukerche等人....
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