『Sparkでの処理にはMapReduceでのMapやReduceといった区分けはなく、処理の途中で中間データの生成のような無駄なI/Oがなるべく発生しないようにスケジューラが処理を組み立ててくれます。』

Spark
Hadoop

waman のブックマーク 2015/08/05 06:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/261724201/comment/waman" data-user-id="waman" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.publickey1.jp/blog/15/apache_sparksparkntt.html" data-original-href="https://www.publickey1.jp/blog/15/apache_sparksparkntt.html" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.publickey1.jp%2Fblog%2F15%2Fapache_sparksparkntt.html" data-user-icon="/users/waman/profile.png">Apache Sparkがスループットとレイテンシを両立させた仕組みと最新動向を、SparkコミッタとなったNTTデータ猿田氏に聞いた（前編）</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Spark">Spark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Hadoop">Hadoop</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">『Sparkでの処理にはMapReduceでのMapやReduceといった区分けはなく、処理の途中で中間データの生成のような無駄なI/Oがなるべく発生しないようにスケジューラが処理を組み立ててくれます。』</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/waman/20150805#bookmark-261724201"><span class="datetime-body">2015/08/05 06:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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