"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第15期互动问答分享] Q1:AppClient和worker.master之间的关系是什么? AppClient是在StandAlone模式下SparkContext.runJob的时候在Client机器上应       用程序的代表.要完毕程序的registerApplication等功能. 当程序完毕注冊后Master会通过Akka发送消息给client来启动Driver: 在Driver中管理Task和控制Wo

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第13期互动问答分享] Q1:tachyon+spark框架现在有很多大公司在使用吧? Yahoo!已经在长期大规模使用: 国内也有公司在使用: Q2:impala和spark sql如何选择呢? Impala已经被官方宣布“安乐死”,被官方温柔的放弃: Spark SQL是Spark的核心子框架,同时能够和图计算.机器学习框架无缝集成,强烈推荐使用! Q3:如果有程序采用流式不停往tachyon集群写数据,但tachyon内存

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第10期互动问答分享] Q1:Spark on Yarn的运行方式是什么? Spark on Yarn的运行方式有两种:Client和Cluster模 Client模式如下所示: Cluster模式如下所示: Q2:Yarn的框架内部是如何实现的? 公开课: 上海:9月26-28日,<决胜大数据时代:Hadoop.Yarn.Spark企业级最佳实践> 北京: 10月26-28日, <决胜大数据时代:Hadoop.Yarn

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第8期互动问答分享] Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定: 从功能的角度考虑使用最新版本的Spark 1.0.2也是非常好的,Spark 1.0.2在Spark 1.0.1的基础上做了非常多的改进: Spark 1.0.2改进参考 http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-0-2.ht

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第7期互动问答分享] Q1:Spark中的RDD到底是什么? RDD是Spark的核心抽象,可以把RDD看做“分布式函数编程语言”. RDD有以下核心特征: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDD

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第6期互动问答分享] Q1:spark streaming 可以不同数据流 join吗? Spark Streaming不同的数据流可以进行join操作:       Spark Streaming is an extension of the core Spark API that allows enables high-throughput, fault-tolerant stream processing of live

说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容. 想来想去,还是应该穿插着一起做起来. 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点. LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了. 大数据计划 正式开始有更新大数据想法的时候,想着把平常要注意的问题以及重要的知识点写出来. 可是之后想着咱们读者大部分是毕业前后的学生,还是从基础的开始分享. 很多人已经在 hive.HBASE.Spark.Flink 这几个方面使用的很熟练了,

Q1:Master和Driver的是同一个东西吗? 两者不是同一个东西,在Standalone模式下Master是用于集群资源管理和调度的,而Driver适用于指挥Worker上的Executor通过多线的方式处理任务的: Master位于集群的管理节点,一般和 NameNode在同一个节点上: Driver一般都位于客户机上,客户机一般都不属于集群,但是和集群在同一个网络环境下,因为客户机中的Driver要和集群中的Executor频繁的交互: Q2:Standalone和Yarn之间如何选择

在学Spark之前,我们再回顾一下MapReduce的知识,这对我们理解Spark大有裨益. 在大数据的技术分层中,Spark和MapReduce同为计算层的批处理技术,但是Spark比MapReduce要快很多.看看官网是怎么说的Apache Spark. 简介 Apache Spark是一个统一的大规模数据处理分析引擎.它提供基于Java,Scala, Python和R语言的高级api,并且自动优化执行流程.它还支持丰富的高级工具,包括用于处理结构化数据的Spark SQL,用于机器学习的M

数据产生价值的一个最突出的领域-金融领域,股票.证券.上市公司财务报表等,多少人在其中发掘出宝贵的数据价值.今天Excel催化剂联合Tushare金融大数据平台,让这一切的数据都能成为你我普通人零代码即可获取,还有更激动地零费用可以获取! 金融大数据介绍 数据无处不在,但一般人却很难于有机会.有能力顺利驾驭使用,很荣幸地认识到Tushare这个平台,Tushare与Excel催化剂有一样的使命感,让数据更容易服务大众,并且保持开放的,免费的平台,不带任何商业性质和目的,非常难得. 在技术越发垂直

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

前段时间.看了罗女士( 资深技术顾问 - Oracle 中国 顾问咨询部)关于<大批量数据处理技术的演讲>视频.感觉受益良多,结合多年的知识积累,柯南君给大家分享一下: 交流内容: 一.Oracle的分区技术 (一)分区技术内容 1. 什么是分区? 分区就是将一个很大的table或者index 依照某一列的值.分解为更小的,易于管理的逻辑片段---分区. 将表或者索引分区不会影响SQL语句以及DML(见备注)语句,就和使用非分区表一样,每一个分区拥有自己的segment(见备注).由于,DDL

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

本课主题 HBase 读写数据的流程 HBase 性能优化和最住实践 HBase 管理和集群操作 HBase 备份和复制 引言 前一篇 HBase 基础 (HBase 基础) 简单介绍了NoSQL是什么和重点讨论 HBase 数据库的特点,在这一篇会进一步介绍 HBase 的其他特性和机制,比如读写数据的流程,在读写过程中 WAL,MemStore 的作用,还会谈谈一些数据缓存机制,明白在什么场景下需要用那一种缓存策略?如何对频繁使用的数据进行快速响应,从检索上提升查询效率和从内存层面上运用不同

学习大数据是必须掌握一定Linux知识的,工欲善其事,必先利其器.在学习之前,首先需要搭建Linux系统,本节将讲解VMware Workstation的安装和CentOS 7系统的安装. 1.2.1 VMware Workstation安装 (1)在VMware 官网地址(https://www.vmware.com/cn.html)处下载虚拟机安装包(VMware-workstation-full-14.1.1.28517.exe),双击该安装包,进入安装向导界面,如图1.1所示. 图1.1

第 1 章 scala的概述1 1.1 学习sdala的原因 1 1.2 Scala语言诞生小故事 1 1.3 Scala 和 Java  以及 jvm 的关系分析图 2 1.4 Scala语言的特点 3 1.5 Windows下搭建Scala开发环境 4 1.6 Linux下搭建Scala开发环境 5 1.7 Scala开发工具的介绍 8 1.7.1 idea工具的介绍 8 1.7.2 Scala插件安装 8 1.8 scala的开发的快速入门 10 1.8.1 IDE工具Idea 来开发 “

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这