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Spark 作为下一代大数据处理引擎,在非常短的时间里崭露头角,并且以燎原之势席卷业界。Spark 对曾经引爆大数据产业革命的Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面:首先,Spark 速度更快;其次,Spark 丰富的API 带来了更强大的易用性;最后,Spark 不单单支持传统批处理应用,更支持交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等各种应用,满足各种不同应用场景下的需求。
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Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em>(非复制版) 带标签 近年来大数据逐渐升温,经常有人问起大数据为何重要。我们处在一个数据爆炸的时代, 大量涌现的智能手机、平板、可穿戴设备及物联网设备每时每刻都在产生新的数据。当今 世界,有90% 的数据是在过去短短两年内产生的。到2020 年,将有500 多亿台的互联设 备产生Zeta 字节级的数据。带来革命性改变的并非海量数据本身,而是我们如何利用这些 数据。大数据解决方案的强大在于它们可以<em>快速</em>处理大规模、复杂的数据集,可以比传统 方法更快、更好地生成洞见。
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《Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em>》是一本为Spark初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark的用法,它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来<em>快速</em>操控大规模数据集。 本书由Spark开发者编写,可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业,还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。
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Spark 是一个用来实现<em>快速</em>而通用的集群计算的平台。 在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模 式,包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集
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本书是<em>spark</em><em>快速</em>入门且由浅入深的非常有用参考资料,用三种语言,Python、Java和Scala的简易API带大家<em>快速</em>掌握<em>spark</em>框架中的要点难点
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利用<em>spark</em>框架进行<em>大数据分析</em>,里面有针对python的<em>spark</em> API应用
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讲述<em>spark</em> 做<em>大数据分析</em>的经典之作,可以更快的理解<em>spark</em>原理及应用
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<em>spark</em> 入门书籍, 第1 章 Spark 数据分析导论 ..........................................................................................................1 1.1 Spark 是什么...............................................................................................................................1 1.2 一个大一统的软件栈 .................................................................................................................2 1.2.1 Spark Core ......................................................................................................................2 1.2.2 Spark SQL.......................................................................................................................3 1.2.3 Spark Streaming ..............................................................................................................3 1.2.4 MLlib ..............................................................................................................................3 1.2.5 GraphX............................................................................................................................3 1.2.6 集群管理器 ....................................................................................................................4 1.3 Spark 的用户和用途...................................................................................................................4 1.3.1 数据科学任务 ................................................................................................................4 1.3.2 数据处理应用 ................................................................................................................5 1.4 Spark 简史...................................................................................................................................5 1.5 Spark 的版本和发布...................................................................................................................6 1.6 Spark 的存储层次.......................................................................................................................6 第2 章 Spark <em>下载</em>与入门 ...............................................................................................................7 2.1 <em>下载</em>Spark...................................................................................................................................7
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本书为《<em>spark</em><em>快速</em><em>大数据分析</em>》PDF完整版,适合有意入门学习<em>spark</em>的开发者阅读
Spark快速大数据分析之第二章Spark 下载与入门
2.1Spark<em>下载</em>与安装 JDK的安装 JDK的版本最好是1.8以上,使用的是ubuntu系统 安装源         sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update 安装jdk sudo apt-get install oracle-java8-installer sudo upd
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Spark 是由一个强大而活跃的开源社区开发和维护的,社区中的开发者们来自许许多多不 同的机构。如果你或者你所在的机构是第一次尝试使用 Spark, 也许你会对 Spark 这个项 目的历史感兴趣。 Spark 是于 2009 年作为一个研究项目在加州大学伯克利分校 RAD 实验 室(AMPLab 的前身)诞生。实验室中的一些研究人员曾经用过 Hadoop MapReduce。他 们发现 MapReduce 在迭代计算和交互计算的任务上表现得效率低下。因此, Spark 从一开 始就是为交互式查询和迭代算法设计的,同时还支持内存式存储和高效的容错机制。
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《Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em>》由 Spark 开发者及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者<em>快速</em>掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
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《Spark <em>快速</em><em>大数据分析</em>》,学习大数据,机器学习和数据挖掘方向很好的参考书!
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1.1 Spark是什么 Spark 是一个用来实现<em>快速</em>而通用的集群计算的平台。 在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时,速度是非常重要的。速度快就意 味着我们可以进行交互式的数据操作,否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。 Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark 依然比 MapReduce 更加高效。
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<em>高清</em>版 有目录 图片文字可复制。 近年来大数据逐渐升温,经常有人问起大数据为何重要。我们处在一个数据爆炸的时代,大量涌现的智能手机、平板、可穿戴设备及物联网设备每时每刻都在产生新的数据。当今世界,有90% 的数据是在过去短短两年内产生的。到2020 年,将有500 多亿台的互联设备产生Zeta 字节级的数据。带来革命性改变的并非海量数据本身,而是我们如何利用这些数据。大数据解决方案的强大在于它们可以<em>快速</em>处理大规模、复杂的数据集,可以比传统方法更快、更好地生成洞见。
跟我一起学Spark之——《Spark快速大数据分析pdf下载
链接:https://pan.baidu.com/s/1vjQCJLyiXzIj6gnCCDyv3g  提取码:ib01 国庆第四天,去逛了半天的王府井书店,五层出电梯右边最里面,倒数第三排《数据结构》,找到了一本很不错的书《Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em>》,试读了下,我很喜欢,也很适合我,遂买之。 第1章 Spark数据分析导论 1  第2章 Spark<em>下载</em>与入门 7  第3章 RDD编程 21...
Spark快速大数据分析 高清带目录
如今,所有领域的数据量都在急剧增长。如何才能高效利用这些数据呢?本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来<em>快速</em>操控大规模数据集。 本书由Spark开发者编写,可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业,还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。
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本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者<em>快速</em>掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
20180807 - Spark快速大数据分析
Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em> 概念 数据的两个方向: 数据科学:分析+建模(回答业务问题、挖掘潜在规律、辅助产品推荐) 数据处理:硬件(内存、集群)+软件(封装、接口、监控、优化) 框架 应用层: SparkStreaming SparkSql SparkGraphx SparkMLlib 中间层:SparkCore 分布式集群部署:Standalone(Spark自带),YA...
spark快速大数据分析之读书笔记
RDD编程 1、Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。 2、用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化(比如list和set)。 创建RDD最简单的方式就是把程序中一个已有的集合传给SparkContext的parallelize()方法。 val lin
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<em>spark</em><em>快速</em><em>大数据分析</em>一本书值得大家学习,里面讲解<em>spark</em>数据处理一些技术,以及一些经典案例用<em>spark</em>去实现
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《Spark快速大数据分析》拾遗
前言上次的阅读留下来几个问题,在学完了scala之后再回来看看。
Spark快速大数据分析——机器学习
楔子 《Spark<em>快速</em><em>大数据分析</em>》学习 11 基于MLlib的机器学习 ​ MLlib是Saprk中提供机器学习函数的库。它是专门在集群上并行的情况而设计的。MLlib中包含许多机器学习算法,可以在Spark支持的所有编程语言中使用。 11.1 概述 ​ MLlib的设计里面非常简单:把数据已RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib引入了一些数据类型(例如点和向量),不过...
基于PROTEUS的DS18B20数字温度计的仿真实现下载
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