《Spark快速大数据分析》—— 第六章 Spark编程进阶

由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的,因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式.如S3.HDFS.Cassandra.HBase,有了这些数据的组织形式,数据的来源和存储都可以多样化~ 本文转自博客园xingoo的博客,原文链接:<Spark快速大数据分析>-- 第五章 数据读取和保存,如需转载请自行联系原博主.

本文转自博客园xingoo的博客,原文链接:<Spark快速大数据分析>-- 第七章 在集群上运行Spark,如需转载请自行联系原博主.

本文转自博客园xingoo的博客,原文链接:<Spark快速大数据分析>-- 第三章 RDD编程,如需转载请自行联系原博主.

1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库和数据集市,以便使用商业智能工具进行分析.RDBMS 数据库采用的是写时模式(Schema-on-Write)的方法,而这种方法有许多缺点. 传统数据仓库的设计思想是用于提取.转换和加载(Extract, Transform, and Load,ETL)数据,据此回答与用户需求

1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库和数据集市,以便使用商业智能工具进行分析.RDBMS 数据库采用的是写时模式(Schema-on-Write)的方法,而这种方法有许多缺点.传统数据仓库的设计思想是用于提取.转换和加载(Extract, Transform, and Load,ETL)数据,据此回答与用户需求直

颠覆大数据分析之第二章结束语 译者:黄经业    购书 本章讨论了一些业务场景,以及它们在BDAS框架中的实现.同时还介绍了什么是BDAS框架,并重点介绍了Spark, Shark,以及Mesos.Spark在那些涉及到优化的场景中非常有用--比如说Ooyala希望基于约束条件来动态地选择最优的CDN,以便提升视频的用户体验.必须注意的是,正如第一章所说的,众所周知,约束及变量过多的优化问题是很难在Hadoop MR中解决的.随机法要更适合Hadoop.不过你应当时刻牢记一点,Hadoop很难解

ZD至顶网软件频道消息 原创文章(文/邓晓蕾): 有人把大数据称为信息资产.有人称为金矿.甚至社会财富.而大数据,即,无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合.Gartne认为"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.大数据并不在"大",而在于"有用".价值含量.挖掘成本比数量更为重要.对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键.大数据

大数据,一个似乎已经被媒体传播的过于泛滥的词汇,的的确确又在逐渐影响和改变着我们的生活.也许有人认为大数据在中国仍然只是噱头,但在当前中国互联网领域,大数据以及大数据所催生出来的生产力正在潜移默化地推动业务发展,并为广大中国网民提供更加优秀的服务.优酷土豆作为国内最大的视频网站,和国内其他互联网巨头一样,率先看到大数据对公司业务的价值,早在2009年就开始使用Hadoop集群,随着这些年业务迅猛发展,优酷土豆又率先尝试了仍处于大数据前沿领域的Spark/Shark 内存计算框架,很好地解决了机器

本文翻译自<BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP>译者:吴京润 译者注:本文是本书第一章的开头,第一章其它部分由其他人翻译. 你可能是一个视频服务提供商,而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验.或者你是一个政府监管机构,需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面,同时还要做到高吞吐量以及实时性.或者你是一个通讯/移动服务提供商--要么你在这样的公司工作--而你担心客户流失(客户流失意味着,老用户离开而选择竞争对手,或者新用户加入