DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善Buildbot基于Python的持续集成测试框。

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Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率而Spark基于内存计算。

分布式存储大数据通常存储在分布式系统中，如HadoopSpark等这些系统将数据分散到多个节点上，以便并行处理并行计算在分布式存储的基础上，通过并行计算框架如MapReduceSpark等对数据进行处理和分析这些框架将任务。

是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发 开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算。

大数据的四种主要计算模式包括批处理模式流处理模式交互式处理模式图处理模式1批处理模式Batch Processing将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析离线。

2分布式计算Hadoop可以在多个节点上并行计算，以提高计算效率Hadoop使用MapReduce框架来实现分布式计算，MapReduce将计算任务分解为多个子任务，并将它们分配给多个计算节点执行，最后将结果合并输出3大数据处理Hadoop可以。

· 仅流处理框架Apache StormApache Samza· 混合框架Apache SparkApache Flink大数据处理框架是什么？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义。

2022年2月11日  51CTO博客已为您找到关于大数据并行计算框架的相关内容，包含IT学习相关文档代码介绍相关教程视频课程，以及大数据并行计算框架问答内容更多大数据。