说起Spark，熟悉大数据架构的人一定不会陌生，它已是继Hadoop之后最活跃的开源项目之一。作为发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，Spark立足于内存计算，并以多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算形式得到了行业的肯定。作为国内IT行业领军厂商，浪潮早在2012年就推出了采用Hadoop+Spark架构的大数据一体机，如今这款产品已经应用于金融、电信、公安、交通、卫生等各个行业领域，成为用户大数据分析处理平台的理想之选。

Hadoop+Spark的数据架构模式

据了解，云海大数据一体机就是采用了业内主流的Hadoop+Spark的架构形式，搭建了国内外领先的大数据分析平台CloudCanyon，通过Spark计算框架消除了传统Map/Reduce计算框架的弊病，实现了高效的内存计算。Hadoop经过多年的发展，大家对其性能已经是耳熟能详；但是对于Spark，许许多人还觉得有些陌生。

经过复杂的系统调优和的改进，浪潮云海大数据一体机具有高性能、稳定性好、功能丰富、易管理等特征，采用不同的数据处理的架构来提供对不同行业应用的支撑。通过新型的数据处理架构，实现了计算随数据分布的数据本地化，保证了业务的连续性，即使三到四千个计算单元重载节点情况下，还能够实现相对比较好的扩展性。

浪潮云海大数据一体机的性能优势

从技术角度来说，浪潮云海大数据一体机支持高性能Apache Spark作为缺省执行引擎，可比原生的Hadoop Map/Reduce快；其次，通过建立独立与Spark的分布式列存缓存层，可以有效防止GC的影响，消除Spark的性能波动，同时在列式缓存上实现索引机制，进一步提高了执行性能；再次，在SQL执行计划优化方面，实现了基于代价的优化器（Cost based optimizer）以及多种优化策略，性能可比原生Spark快数倍；最后通过全新的方法解决数据倾斜或者数据量过大的问题，使得处理超大数据量时也游刃有余。

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