Apache Spark 基准测试 该项目是硕士论文的成果，旨在成为 Apache Spark 框架的测试平台。 其基本思想是能够在软件和硬件的不同环境中运行该框架，以查看其行为，并将获得的结果与类似的解决方案（如 Hive、Redshift 等）进行比较。 这项工作基于伯克利大学 ( ) 进行的大数据基准测试。 本质上，执行的测试是相似的，只是它们是使用 Apache Spark Java API 完成的，并且还测试了一些额外的配置。 此外，该基准测试不仅可以在 Amazon EC2 上运行，还可以在云和本地的任何集群中运行。 项目执行 项目设置 下面列出并简要说明了项目的一般配置参数。 全局配置属性。 这些配置参数是通用的，会影响项目中开发的所有测试。 apache.benchmark.config.global.master ：我们想要运行基准的模式。 如果我们想要在本地执行

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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。 本篇pdf只是单节点，即本机部署。

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