18 | Spark：别忘了内存比磁盘快多少

Spark通过引入RDD的概念，充分利用内存来优化大规模数据处理，避免了频繁读写硬盘的性能瓶颈。相比MapReduce的简单设计，Spark的系统设计并不复杂，却在大数据分析和机器学习领域取得了巨大成功。文章指出，Spark通过利用内存来避免数据重复读取的问题，提升了数据处理性能和效率。RDD的设计充分体现了“弹性”+“分布式”+“数据集”的特点，实现了惰性求值和类似数据库视图的功能。通过具体示例，文章展示了Spark在分布式逻辑回归等任务中的应用，以及RDD的优势所在。整体而言，Spark通过简洁而精妙的设计，充分利用内存的优势，提升了大数据处理的性能和效率。 Spark的RDD设计思想并不复杂，源自函数式编程，记录了输入数据和对应的计算输入数据的函数，解决了容错问题。RDD的弹性体现在数据存储上，支持内存缓存和多种持久化方式，以及选择性地将数据输出到硬盘上。此外，Spark通过优化宽依赖关系和检查点，实现了对数据计算的中间结果的持久化存储，平衡了性能和容错需求。相较于MapReduce，Spark在多轮迭代算法中的性能提升明显，成为大数据分析和机器学习领域的主流工具。 在思考题中，文章提到了自定义RDD分区对存储优化的作用，例如对两个需要Join操作的数据集进行相同的哈希分区。这种做法有助于提高数据处理效率，减少数据传输和计算成本，从而优化存储和应用层面的性能。 总的来说，Spark通过其灵活的RDD设计和内存优化，以及对宽依赖关系和检查点的优化，实现了在大数据处理中性能和容错的平衡，成为了大数据分析和机器学习领域的主流工具。