Spark没有使用MongoDB副本集的原因是因为Spark是一个分布式计算框架,主要用于大规模数据处理和分析,而MongoDB副本集是用于提供高可用性和数据冗余的数据库复制机制。
Spark的设计目标是通过内存计算和并行处理来加速大规模数据处理任务,它采用了分布式数据集(RDD)的概念,将数据分割成多个分区并在集群中并行处理。Spark的计算模型是基于内存的,可以在内存中缓存数据,从而提供更快的数据访问速度。相比之下,MongoDB副本集主要用于提供数据的冗余备份和故障恢复,它的设计目标是保证数据的高可用性和可靠性。
由于Spark和MongoDB的设计目标和使用场景不同,因此Spark没有直接使用MongoDB副本集。在Spark中,可以通过使用MongoDB的连接器来读取和写入MongoDB中的数据,但是Spark并不直接使用MongoDB的副本集功能。
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