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前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数据智能服务商，个推从早期的1.3版本便引入Spark，

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本文是Ignite数据加载入门系列文章的第一篇，会介绍开发人员、分析人员和运维人员可以使用的Ignite数据加载功能，在后面的两篇文章中，会介绍Ignite进行数据加载的两种主要技术：CacheStore和DateStreamer。数据加载功能和Ignite的部署模式强相关，每个加载方式都有其优点和成本，这也使得用户在不同的场景会做出不同的选择。

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