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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.2 学习Spark的核心概念
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章,第3.2节,作者 [美]文卡特·安卡姆(Venkat Ankam),译 吴今朝,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
大数据实战之spark安装部署
楔子 我是在2013年底第一次听说Spark,当时我对Scala很感兴趣,而Spark就是使用Scala编写的。一段时间之后,我做了一个有趣的数据科学项目,它试着去预测在泰坦尼克号上幸存。
Spark2.1.0之代码结构及载入Ecplise方法
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/79688675          本文旨在帮助那些想要对Spark有更深入了解的工程师们,了解Spark源码的概况,搭建Spark源码阅读环境,编译、调试Spark源码,为将来更深入地学习打下基础。
【Spark Summit East 2017】现代化你的数据仓库的全新“Sparkitecture”
本讲义出自Myles Collins在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了面对数据管道增速,聚合和可视化成为一个简化的,自助的方式的挑战,很多组织开始越来越多地转向求助于Spark, Hadoop, Kafka的结合,并且证明了分析型数据库Vertica等关键实现技术是优化企业级数据仓库体系结构的关键。
Kafka Streams 剖析
1.概述   Kafka Streams 是一个用来处理流式数据的库,属于Java类库,它并不是一个流处理框架,和Storm,Spark Streaming这类流处理框架是明显不一样的。那这样一个库是做什么的,能应用到哪些场合,如何使用。
Flink 1.10 和 Hive 3.0 性能对比(附 Demo 演示 PPT)
Flink 作为一个统一的计算引擎,旨在提供统一的流批体验以及技术栈。Flink 在 1.9 合并了 Blink 的代码,并在 1.10 中完善了大量的功能以及性能,可以运行所有 TPC-DS 的查询,性能方面也很有竞争力,Flink 1.10 是一个生产可用的、批流统一的 SQL 引擎版本。
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