2.3.1 分布式存储与计算（Hadoop、Spark等）

文档摘要

2.3.1 分布式存储与计算（Hadoop、Spark等） 2.3.1 分布式存储与计算（Hadoop、Spark等）在现代数据密集型应用的架构中，分布式存储与计算早已不再是“可选项”，而是支撑系统扩展性、容错性和性能的核心支柱。当单机资源无法满足海量数据处理需求时，我们不得不将数据切片、任务拆解，并在由成百上千台机器组成的集群中协同完成计算——这正是 Hadoop 和 Spark 所擅长的舞台。然而，“知道它们能做什么”与“真正用好它们”之间，隔着一道由配置细节、算法理解、资源调度和故障排查共同构筑的鸿沟。