什么原因吸引你钻研Spark技术
来源:互联网 发布:js断点调试debug 编辑:程序博客网 时间:2024/04/25 16:50
初接触Spark纯粹是出于个人兴趣。我感兴趣的技术方向主要有二,即分布式系统和函数式语言。Spark作为一套用Scala写成的分布式内存计算系统,很好地结合了这两个领域。Spark提供的Scala API本身也很类似于一套分布式、惰性求值的纯函数式语言。然而后来,越是深入探寻,便越是被Spark所吸引。Spark背后的不少想法在先前的系统中或多或少都有所体现,但Matei Zaharia博士众人非常巧妙地集众家之所长,融会贯通,克服了众多旧有特化系统中的各种缺陷,浓缩提炼出了RDD(Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集)这一高度通用的抽象结构。围绕RDD这一核心,AMPLab团队以扎实的工程功底和开放的心态,打造了全新的Spark生态圈,又以Spark为核心提出了极富创意的BDAS(Berkeley Data Analytics Stack,伯克利数据分析栈)。在研究成果的工业转化方面,AMPLab团队可谓典范:他们不仅是富有远见的科学家,也是功力深厚的工程师,同时还扮演着开源社区中循循善诱的良师益友角色。正是基于以上这些原因,去年得知Spark核心团队创办Databricks后我便力求加盟,并最终幸运地得偿所愿。能与这样一群杰出的同事工作,本身就是一件令人非常兴奋的事。
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