Spark入门(1-2)

一、与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势。

1、Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理。

2、Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。

3、Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。它本身自带了一个超过80个高阶操作符集合。而且还可以用它在shell中以交互式地查询数据。

4、除了Map和Reduce操作之外,它还支持SQL查询,流数据,机器学习和图表数据处理。开发者可以在一个数据管道用例中单独使用某一能力或者将这些能力结合在一起使用。

二、

时间: 2024-11-10 15:14:45

Spark入门(1-2)的相关文章

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said

使用scala开发spark入门总结

使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp

Spark入门(Python)

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy

Spark入门实战系列--2.Spark编译与部署(下)--Spark编译安装

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.编译Spark Spark可以通过SBT和Maven两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包.SBT编译需要安装git工具,而Maven安装则需要maven工具,两种方式均需要在联网下进行,通过比较发现SBT编译速度较慢(原因有可能是1.时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(下)--实时流计算Spark Streaming实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} impor

Spark入门实战系列--2.Spark编译与部署(中)--Hadoop编译安装

[注]该系列文章以及使用到安装包/測试数据 能够在<[倾情大奉送–Spark入门实战系列] (http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47291765)>获取 1 编译Hadooop 1.1 搭建好开发环境 1.1.1 安装并设置maven 1.下载maven安装包.建议安装3.0以上版本号,本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包,下载地址例如以下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven

Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark

Spark入门实战系列--5.Hive(上)--Hive介绍及部署

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC

Spark 入门(Python、Scala 版)

本文中,我们将首先讨论如何在本地机器上利用Spark进行简单分析.然后,将在入门级水平探索Spark,了解Spark是什么以及它如何工作(希望可以激发更多探索).最后两节将开始通过命令行与Spark进行交互,然后演示如何用Python写Spark应用,并作为Spark作业提交到集群上.同时也会提供相应的 Scala 版本. 1.设置Spark环境 在本机设置和运行Spark非常简单.你只需要下载一个预构建的包,只要你安装了Java 6+和Python 2.6+,就可以在Windows.Mac O

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(下)--机器学习库SparkMLlib实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网