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程序员 2016年4月电子版:Spark核心技术与实践

在开源大数据技术选型上经常会听到一句话,“我们生产环境中跑的还是Hadoop,因为虽然它的速度不快,但是扔给它的任务总能跑完,而Spark有时候就能卡住”。诚然,对比老将Hadoop,即使Spark已成为时下人气最高的开源大数据计算框架,但是仍然存在一些亟待提高的地方,而在本期封面专题中,多个Spark实践和用例被添加,同时也有一些Spark 2.0版本的预览,比如Streaming和MLlib。

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