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Spark提供了内存集群计算，允许用户程序从集群内存中加载数据，使得内存可以最大化的利用，缓存中间结果。因此，对于某些应用程序，相比于Hadoop MapReduce，处理作业的速度将提升100倍以上。从而Spark不仅提升了集群资源的使用率，还增加作业的时效性。

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适用场景 Web前端服务器 大型多人在线游戏（MMO）前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 内存型： 处理器与内存配比为1:8 实例网络性能与规格对应，规格越高网络转发性能越强，内网带宽上限越高 适用场景 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 镜像类型 必选 请根据您的需求选择不同的镜像类型及操作系统。

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未来，我们将抽象出底层存储，使其更加方便的适配其他存储引擎，也便于应用新的硬件、新的协议栈、新的架构。 持久内存的应用 英特尔傲腾持久内存（Optane PMem）弥补了传统 SSD 和 DRAM 之间的空白，以创新的技术提供独特的操作模式，满足各种工作负载的需求。 随着高性能存储硬件的发展，传统的存储架构逐渐无法发挥新硬件的性能，传统引擎的架构需要在 PMem上重新调整。

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内存使用 process.runtime.cpython.memory 应用程序内存占用 其他 线程数量 process.runtime.cpython.thread_count 应用程序的线程数量 其他 上下文切换数量 process.runtime.cpython.thread_switches 上下文切换的次数 异常分析 异常分析展示应用所有异常Exception内容，帮助用户查看异常信息，

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