比如类似SQL和Matlab。使用带参数的cache操作可以设定RDD的缓存优先级。Spark分析报表比Hadoop快40多倍。在HDFS中加载到内存。我们发现在100个节点上运行Logistic回归程序,Spark比Hadoop、HadoopBinMem分别快25.3、20.7倍。如从HDFS读SequenceFile文件并转换成Java对象。在输入的256M数据上计算Logistic回归,结果如表5所示。然而通过缓存RDD作为内存中的Java对象,Spark只需要耗时3秒。Wikipedia导出数据,我们比较了使用RDD实现的Pregel与使用Hadoop计算PageRank的性能。(SPOF)时使用Lneage信息创建RDD分区的开销。每轮迭代启动了400个任务处理100G数据。