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Hadoop概念学习系列之谈hadoop/spark里分别是如何实现容错性?(四十二)

 

  Hadoop使用数据复制来实现容错性(I/O高)

  Spark使用RDD数据存储模型来实现容错性。

 

   RDD是只读的、分区记录的集合。如果一个RDD的一个分区丢失,RDD含有如何重建这个分区的相关信息。这就避免了使用数据复制来保证容错性的要求,从而减少了对磁盘的访问。通过RDD,后续步骤如果需要相同数据集时就不必重新计算或从磁盘加载。

posted @ 2016-12-02 18:09  大数据和AI躺过的坑  阅读(422)  评论(0编辑  收藏  举报