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随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量的，可容错的流式数据处
Features-F1,F2,…Fn. Category-C1,C2,…Cm. P(C|F1F2…Fn)=P(F1F2…Fn|C)P(C)/P(F1F2…Fn). P(F1F2…Fn|C)P(C)=P(F1|C)P(F2|C)…P(FN|C)P(C). l
官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。spark本身并没有提供分布式文件系统，因此spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS. Hadoop的Ma
以后为了操作的便利性，把逻辑都包装成udf,udaf.写一个包装接口，对一份数据的操作，直接在repl给hdfs加上metadesc. 可以积累业务逻辑。
最重要的一点是，某个操作计算后的数据集可以缓存在内存中，然后给其他计算使用，这种在迭代计算中很常见。原始的RDD经过一系列转化后，会在最后的RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。Job被划分为不同的阶段，每个阶段有一批计算任务组成，这批Task会
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