Spark原著中文版：大数据处理架构详解

Spark原著中文版是由Matei Zaharia博士撰写的一篇关于大型集群上快速和通用数据处理架构的重要论文，收录于加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系的技术报告中，编号UCB/EECS-2014-12。该报告最初在英文版发布后，由CSDNCODE翻译社区进行了中文翻译。Spark是Apache基金会的一个开源项目，旨在处理大规模数据集，提供高效且可扩展的数据处理能力。 Zaharia博士在文中阐述了Spark的设计理念和核心组件，如RDD（弹性分布式数据集）、DAG（有向无环图）执行模型、内存计算优化等，这些都是Spark区别于其他大数据处理框架的关键特性。Spark强调了其在实时流处理、机器学习和迭代算法中的应用潜力，以及它如何通过将计算任务分布到集群节点，实现在大规模数据处理中的高性能。 论文的翻译工作是由CSDNCODE翻译平台组织，包括35名译者和6名审校的集体努力，其中项目经理吴小然负责协调整个过程，主审校邵赛赛和张李晔也展示了他们在大数据领域的专业知识。翻译团队的合作与技术支持使得这份重要的技术文献得以无障碍地推广到中文读者。 版权方面，论文原文和译文分别归作者和翻译者所有，个人或课堂使用是可以的，但任何形式的商业复制或再版都需要事先获得授权。这份文档对于理解Spark的底层原理和实践应用具有很高的价值，对于数据科学家、工程师以及对大数据处理有兴趣的学习者来说，是不可多得的学习资料。