【摘 要】
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随着大数据时代的来临,以Hadoop和Spark为首的开源分布式计算框架主导着相关行业的事实标准。然而,无论是使用Java编写的Hadoop,还是使用Scala编写的Spark,使用及对其进行二
【基金项目】
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个性化推荐技术的研究与应用（编号：联科（合）20141101）,贵州省科学技术基金项目（编号：黔科合J字[2010]2100号）,贵州大学博士基金（编号：贵大人基合字（2009）029号）资助
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随着大数据时代的来临,以Hadoop和Spark为首的开源分布式计算框架主导着相关行业的事实标准。然而,无论是使用Java编写的Hadoop,还是使用Scala编写的Spark,使用及对其进行二次开发的难度都比较大,而使用Python编写的分布式计算框架Dpark,具有继承自Spark的内存计算和惰性求值机制,结合Python的简洁语法,同时又配合分布式文件系统MooseFS、分布式数据库Beansdb和分布式资源调度框架Mesos,可以极大提高数据分析的工作效率。文章主要对比了传统Python程序和基于
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