大数据spark

作者：  Ian Pointer自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支

谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该

随着信息技术的迅猛发展，数据量呈现出爆炸式增长趋势，数据的种类与变化速度也远远超出人们的想象，因此人们对大数据处理提出了更高的要求，越来越多的领域迫切需要大数据技术来解决领域内的关键问题。在一些特定的领域中(例如金融、灾害预警等)，时间就是金钱、时间可能就是生命!然而传统的批处理框架却一直难以满足这些领域中的实时性需求

作者： Jules S. Damji 最令开发者们高兴的事莫过于有一组API，可以大大提高开发者们的工作效率，容易使用、非常直观并且富有表现力。Apache Spark广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的API，可以方便地通过多种语言，如Scala、Java、Python和R等来操

mr的shuffle,mapShuffle数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的。在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的时

如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不

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

作者： 腾讯开源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

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有

作者：Murat Demirbas[ 导读 ] 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文，对 Spark、PMLS 和 TensorFl