Spark视频第2期:Shark、SparkSQL

Spark视频第2期:Shark、SparkSQL地址:
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=277083257568965

王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547)

Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者。

在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码,并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究。

Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一;

Spark亚太研究院院长和首席专家,Spark源码级专家,对Spark潜心研究(2012年1月起)2年多后,在完成了对Spark的13不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上,编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程(涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析)。Spark源码研究狂热爱好者,醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。

Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一,Hadoop的狂热爱好者,不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储,现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等,著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等;

多款浏览器定制者,中国大陆HTML5的技术引领者。

为超过50家公司提供了基于Linux和Android的软硬整合解决方案。

擅长构建系统和打造框架,特别精通于Java与C/C++混合的框架实现。

Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家;

通晓Android、HTML5、Hadoop,迷恋英语播音和健美;

致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案;

国内最早(2007年)从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。

HTML5技术领域的最早实践者(2009年)之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器,参与某知名的HTML5浏览器研发;

超过10本的IT畅销书作者;

致力于HTML5和Android的软、硬、云整合,智慧家庭,智能城市,精通Android安全,精通企业级Android应用开发实战,对Android的HAL与AF框架的原理、IoC、设计模式有深刻独特的理解,精通C/C++组件通过JNI调用移植成为Android应用框架的核心组件,擅长修改应用框架。精通JPA、Struts、Spring、MySQL, 熟练LAMP技术。2010年10月份至今为多家企业提供Android技术咨询服务及企业内部培训。 一直关注HTML5的发展动态和技术实现,擅长HTML5的Web开发、HTML5的游戏开发、HTML5和本地的软硬整合高级技术、HTML5与云计算。 成功对包括三星、摩托罗拉、华为等世界500强企业实施Android底层移植、框架修改、应用开发等培训。 成功对平安保险、英特尔等实施HTML5培训;撰写了《大话企业级Android应用开发实战》、《基于Android平台的商业软件---手机守护神开发全程实战》、《Android 4.0网络编程详解》、《细说Android NDK编程》、《Android软、硬、云整合实战》、《Android开发三剑客——UML、模式与测试》等多部Android著作和《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等。    项目案例包括Android移植工作、Android上特定硬件的垂直整合、编写Java虚拟机、Android框架修改、Android手机卫士、Android娱乐多媒体软件(针对酷六、优酷、土豆等类型的网站)、大型B2C电子商务网站、大型SNS网站等。

时间: 2024-10-21 00:16:01

Spark视频第2期:Shark、SparkSQL的相关文章

spark视频-第二期:Shark、SparkSQL

第2期Spark亚太研究院决胜云计算大数据时代:100期Spark公益大讲堂之Shark.SparkSQL,视频地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=277083257568965 王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547) Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.And

Spark视频第5期:Spark SQL架构和案例深入实战

Spark SQL架构和案例深入实战 视频地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309 王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547) Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰富的源码.实务和性能优化经验.彻底研究了Spark从

Spark视频 王家林 Spark公开课大讲坛第二期: Spark的Shark和SparkSQL

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30816.html Spark实战高手之路 系列书籍  http://down.51cto.com/tag-Spark%E6%95%99%E7%A8%8B.html 王家林老师(邮箱[email protected] 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家: Sp

spark视频-Spark SQL架构和案例深入实战

Spark亚太研究院决胜大数据时代公益大讲坛第五期:Spark SQL架构和案例深入实战,视频地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309 王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547) Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰

【互动问答分享】第5期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂

Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第5期互动问答分享] Q1:spark怎样支持即席,应该不是spark sql吧,是hive on spark么? Spark1.0 以前支持即席查询的技术是Shark; Spark 1.0和 Spark 1.0.1支持的即席查询技术是Spark SQL; 尚未发布的Spark 1.1开始 Spark SQL是即席查询的核心,我们期待Hive on Spark也能够支持即席查询: Q2:现在spark 1.0.0版本是支持hive on spark么,它

【互动问答分享】第2期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂

"决胜云计算大数据时代" Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第2期互动问答分享] Q1:新手学习spark如何入手才好? 先学习Scala的内容,强烈推荐<快学Scala>: 然后按照我们免费发布的"云计算分布式大数据Spark实战高手之路(共3本书)"循序渐进的学习即可,其中"云计算分布式大数据Spark实战高手之路---从零开始"涵盖了Spark1.0的所有主题:包括Spark集群的构建,Spark架构设计.Spark内核

Shark与SparkSQL

首先介绍一下Shark的概念 Shark简单的说就是Spark上的Hive,其底层依赖于Hive引擎的 但是在Spark平台上,Shark的解析速度是Hive的几多倍 它就是Hive在Spark上的体现,并且是升级版,一个强大的数据仓库,并且是兼容Hive语法的 下面给出一张来自网上的Shark构架图 从图上可以看出,Spark的最底层大部分还是基于HDFS的,Shark中的数据信息等也是对应着HDFS上的文件 从图中绿色格子中可以看到,在Shark的整个构架中HiveQL的引擎还是占据着底层不

Spark入门实战系列--6.SparkSQL(上)--SparkSQL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.SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的

【互动问答分享】第8期决胜云计算大数据时代Spark亚太研究院公益大讲堂

“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 [第8期互动问答分享] Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定: 从功能的角度考虑使用最新版本的Spark 1.0.2也是非常好的,Spark 1.0.2在Spark 1.0.1的基础上做了非常多的改进: Spark 1.0.2改进参考 http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-0-2.ht