《Spark快速大数据分析》—— 第三章 RDD编程

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.

这章讲述了Spark编程中的高级部分,比如累加器和广播等,以及分区和管道... 本文转自博客园xingoo的博客,原文链接:<Spark快速大数据分析>-- 第六章 Spark编程进阶,如需转载请自行联系原博主.

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

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

         Spring为我们开发者提供了多种AOP的编程方式.我们该如何选择呢? 如果项目采用的是JDK5.0以上版本,我们可以选择@AspectJ的方式.这是第一选择. http://blog.csdn.net/p_3er/article/details/9268637 如果使用的是低版本的JDK,那么可以考虑使用<aop:aspect>,也就是Schema的方式. http://blog.csdn.net/p_3er/article/details/9269407 如果需要一些特殊

1.屏幕上输出:This is a C program 2.输入两个整数,求两个数的和,如下所示:请输入第1个数:5请输入第2个数:3 3加5的和是8 3.完成华氏温度与摄氏温度间的转换,如下所示:请输入华氏温度:85摄氏度:29.4 /**********公式**********/摄氏度=(华氏度-32)÷1.8华氏度=摄氏度×1.8+32 4.完成华氏温度与摄氏温度间的转换,如下所示:请输入摄氏温度:23华氏度:73.4 5.给定一个大写字母A,输出其小写字母,如下所示:请输入字母:Aa 6

3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器,则需要启动 Spark 的主机(master)和工作机(worker)的守护进程(daemon),它们是 Spark 架构的核心组件.守护进程的启动/停止在不同的发行版里略有差异.Hadoop 发行版(如 Cloudera.Hortonworks 和 MapR)会把 Spark 作为服务,并把 YARN 作为默认的资源管理器.这意味着在默认情况下所有 Spark 应用程序都会在 YARN 框架上运行.但是,要