Spark速度快的主要原因包括以下几点:
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内存计算:Spark将数据存储在内存中,并在内存中进行计算,避免了频繁的磁盘读写操作,大大提高了计算速度。
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并行计算:Spark使用分布式计算框架,可以将数据分成多个分区,并在多个计算节点上并行计算,从而加快计算速度。
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延迟评估:Spark采用“惰性求值”策略,延迟执行计算任务直到必须执行的时候,避免了不必要的计算,提高了性能。
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内置优化器:Spark内置了多种优化器,包括查询优化器、Shuffle优化器等,可以对执行计划进行优化,提高计算效率。
总的来说,Spark通过内存计算、并行计算、延迟评估和内置优化器等多种方式,实现了高效的计算引擎,从而提高了计算速度。
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