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Cloudera旨在以Spark取代MapReduce作为默认Hadoop框架 |
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2015年9月14日 |
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Apache Spark内存计算框架更接近于Apache Hadoop，Cloudera今天宣布它正努力地使Spark取代默认的Hadoop数据处理框架。
大多数IT组织认为MapReduce是一个相当晦涩难懂的编程工具。出于这个原因,许多人愿意采用任意数量的SQL引擎作为查询Hadoop数据的工具。
Brandwein声称 Spark的项目比Hadoop项目更活跃50%，比其他Hadoop供应商多五倍多的工程资源致力于Spark，并且贡献了超过370个补丁和43000行代码给开源流分析项目。他们的长期的目标是，使Spark工作规模同时在多租户集群拥有超过10000个节点成为可能，这需要Spark的可靠性、稳定性和效率显著改善。
Cloudera也促使Spark集成Hadoop上的资源整合，使Spark更容易在企业生产环境中管理，确保Spark流至少支持80%常见流处理的工作量。最后，要使这些实时工作量达到.更高水平的语言层次之外，Cloudera将提高Spark流的效率。 |
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