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spark入门教程(3)--Spark 核心API开发 原创 2016年04月13日 20:52:28 标签: spark / 分布式 / 大数据 / 教程 / 应用 4999 本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因…
1. Spark Overview(spark概述) Apache spark是一个快速和通用的集群计算系统.它提供了Java,Scala,Python和R的高级APIs,以及支持通用执行图的优化引擎.它也支持一系列高级工具,包括用于SQL的Spark SQL.结构化数据处理.用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX以及Spark Streaming. 2. Downloading(下载) 从项目网址的下载页面下载Spark.这个文档是Spark 2.2.1版本的.Spark使用HD…
Hadoop基础及演练 ---第1章 初识大数据 大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术. ---第2章 Hadoop核心HDFS Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案,Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算) 存储是大数据技术的基础,分布式计算是大数据应用的解决方案 HDFS基础架构: 数据块:是抽象块,一般设置为128MB,备份3个. NameNode:主数据块,管理文件系统的…
使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格…
----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…