《Spark经典论文汇编》集结了Apache Spark项目的重要研究成果和技术进展，为大数据处理提供了高效的解决方案和深入的技术洞察。
以下是几篇关于大数据处理技术的论文摘要：
1. 《An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters》：介绍了一种在大型集群上进行快速且通用数据处理架构的设计。
2. 《Discretized Streams An Efficient and Fault-Tolerant Model for Stream Processing on Large Clusters》和《Discretized Streams Fault-Tolerant Streaming Computation at Scale》：这两篇论文描述了流处理模型，该模型在大型集群上能够高效且容错地执行实时数据流计算。
3. 《GraphX Unifying Data Parallel and Graph Parallel.pdf》：介绍了一种名为GraphX的系统，它统一了数据并行和图并行算法的实现方法，在大规模分布式环境中提供高效的处理能力。
4. 《Resilient Distributed Datasets A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》：描述了一个容错的数据抽象概念——弹性分布式数据集（RDD），用于内存集群计算中提高可靠性和性能。
5. 《Shark Fast Data Analysis Using Coarse-grained Distributed Memory.pdf》和《Shark SQL and Rich Analytics at Scale》：这两篇论文介绍了名为Shark的系统，该系统利用粗粒度分布式内存在大规模数据集上提供快速分析能力，并支持SQL查询及丰富的大数据分析功能。
6. 《Spark Cluster Computing with Working Sets.pdf》与《Spark SQL Relational Data Processing in Spark.pdf》，以及未命名的spark文档：这些论文探讨了Apache Spark生态系统中的一些关键技术，包括工作集计算、关系型数据处理等。此外还有一篇关于大型集群上快速和通用数据处理架构的文章，《大型集群上的快速和通用数据处理架构》。
5星
