spark数据处理

作者：游遵文Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。然而在机器学习领域，RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新

文|半吊子全栈工匠先研究一下不断改变的动态环境带来的挑战，在列出流处理应用的先决条件（如，Twitter的TCP Sockets连接）之后， 结合Spark, Kafka 和 Flume 把数据放入一个低延迟，高吞吐量，可缩放的处理流水线。 要点如下: • 分析流式应用架构的挑战，约束和需求

本文讲解Spark的结构化数据处理，主要包括：Spark SQL、DataFrame、Dataset以及Spark SQL服务等相关内容。本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东，但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际，并且Spark 2.0的预览版本也已发布许

作者 Srini Penchikala ，译者 侠天本文是《Spark大数据处理》系列的第四篇，其他三篇：Spark介绍、Saprk SQL和Spark Streaming。最近几年，机器学习、预测分析和数据科学主题得到了广泛的关注。Spark的机器学习库(Spark MLlib)，包括各种机器学习算法：协同过滤算法、

实时大数据处理已经逐步迈入主流，而Storm与Spark项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用。那么问题来了：实时大数据处理到底该选谁? 目前在开源市场上已经有了多款实时大数据的处理工具，最值得关注的还属Storm与Spark。这两套方案都归属于Apache基金会，都能为用户提供良好的实时处理能力。两款工具在功