《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存

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.

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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

Spark学习之数据读取与保存(4) 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. 如文本文件的非结构化的文件,如JSON的半结构化文件,如SequenceFile结构化文件.通过扩展名进行处理. 2. 读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala中读取一个文本文件 val input = sc.textFile(&q

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

戴尔今天宣布推出一系列新的大数据和分析解决方案与服务,旨在帮助企业快速安全地把数据转化为洞察力,实现更好.更快速的决策.这些新品包括戴尔先进分析软件平台的新版本,以及针对银行.医疗和保险等垂直行业的全新分析即服务产品.这些新产品和能力结合起来让企业能够在核心流程中融入分析功能并在整个企业内传播分析专业知识,以获得更好的业绩. 在现代数据经济中,数据驱动型决策是实现竞争优势的一种方式.戴尔2015年全球技术采用指数(GTAI 2015)显示,积极使用大数据的企业的增长率比不使用大数据的企业高50%

SetRecords方法:调用该方法可以修改表中当前记录的多个字段的值,调用该方法之前必须将数据集部件置成编辑状态,调用该方法之后,还要调用post方法,才能真正将当前记录的修改写回数据库表.调用SetRecord方法时,被修改的字段值必须要与表中实际存在的字段名对应,并且数据类型要相匹配.例如,下面的代码是修改上面刚刚插入的那条记录. Table1.Edit; Tabel1.SetRecord(, , ,9600000,1200000000); Tabel1.post; 这一段代码是修改上面刚