Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本. 当然,Spark并没有以牺牲性能为代价.相反,在性能方面,Spark具有很大的优势. Spark凭借以下的优点在众多的大数据分析处理平台中脱引而出. 1.速度快.与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上:而基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[公众号系列]SAP HANA 平台的优势   回顾部分 自从SAP推出HANA后,几乎把所有的模块都在往HANA上靠拢或者说集成.这样做必定要有其独特的优势.SAP HANA提供单一内存数据平台,支持各种数据的交易和分析,这是支持现代实时数字业务的应用的关键要求.在今天的数字经济中,企业无法改变过去已经发生的,真正的内存数据平台应该支持针对公司

用scala语言,开发好了在spark平台上可以一直运行的机器学习模型 现在有个需求: 要远程调用该模型的一些方法并获取结果 那么可以使用jetty在服务器端主节点占用一个端口然后对外提供http服务 import javax.servlet.http.{HttpServletRequest, HttpServletResponse} import com.xxx.rec.basic.ccam.CanonicalCorrelationAnalysisModel import org.mortba

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/kirai/ 作者:Kirai 零.问题的提出 最近希望在分布式平台上实现一个AC自动机,但是如何在这样的分布式平台上表示这样的非线性数据结构就难住我了.因为一直在使用RDD提供的一些基本的操作,没有需要什么复杂的操作.最近的想法特别多,突然想到了在分布式的平台上实现一个AC自动机觉得很有趣,看到没有人实现,决定尝试实现.或许就是一个玩具,不过也是能帮助自己更深理解分布式平台上进行编程和普通编程的区别吧. 这个问题对我来讲还是有一定的

大家好,我是独孤风.今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX.该项目的发起者Ben也是我的好朋友. ****什么是StreamX,StreamX 是Flink & Spark极速开发脚手架,流批一体一站式大数据平台. 自2021年3月开源以来,贡献者已累计发展到10多位. 随着Flink&Spark生态的不断完善,越来越多的企业选择这两款组件,或者其中之一作为离线&实时的大数据开发工具,但是在使用他们进行大数据的开发中我们会遇到一些问题,比如: 任务运行监控怎么处理? 使

大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作,可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后,未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用. 相信很多人对于大数据技术的应用还是处于一个非常陌生的阶段,可能在很多地方听说过大数据,但具体应用在哪方面可能就并不清楚了.举个最简单的的例子,前段时间新闻报道说警方在某明星的演唱会上抓捕了一名在逃嫌犯,而这名嫌犯是在进入现场时被监控识别出来的.这种就是大数据技术的一种具体的应用表现.这个案例可能不是很贴切,但应该很好理解了吧! 企业对大数据技术

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍

一.概述 关于Spark是什么.为什么学习Spark等等,在这就不说了,直接看这个:http://spark.apache.org, 我就直接说一下Spark的一些优势: 1.快 与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.易用 Spark支持Java.Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Sp

MLlib 是构建在 Spark 上的分布式机器学习库,充分利用了 Spark 的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升.同时由于 Spark 算子丰富的表现力, 让大规模机器学习的算法开发不再复杂. MLlib 是 一 些 常 用 的 机 器 学 习 算 法 和 库 在Spark 平台上的实现.MLlib 是 AMPLab 的在研机器学习项目 MLBase 的底层组件. MLBase 是一个机器学习平台,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5726

背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,细致入微2.提供给读者一系列分析源码的实用技巧,并给出一个合理的阅读顺序3.始终抓住资源分配.消息传递.容错处理等基本问题,抽丝拨茧4.一步步寻找答案,所有问题迎刃而解,使读者知其然更知其所以然 内容简介 书籍计算机书籍 <Apache Spark源码剖析>以Spark

摘要: spark的优势:(1)图计算,迭代计算(2)交互式查询计算 spark特点:(1)分布式并行计算框架(2)内存计算,不仅数据加载到内存,中间结果也存储内存 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了Spark平台来支持挖掘分析类计算.交互式实时查询计算以及允许误差范围的快速查询计算,目前腾讯大数据拥有超过200台的Spark集群,并独立维护Spark和Shark分支.Spark集群已稳定运行2年,我们积累了大量的案例和运营经验能力,另外多个业务的大数据查询与分析应用,

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性: 1.RDD.DataFrame.Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2.三者都有惰性机制,在进行创建.转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,计算情况下,如果代码里面有创建.转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 va

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa