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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,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等...(more)
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,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
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来自主题:数据同步 · 2019-04-28
spark-sql做数据同步从大数据平台到关系数据库,采用jdbc方式同部数据表,要求关系数据库表不能重新创建,其代码说明如下:jdbcDF.write .format("jdbc") .mode("overwrite") .option("truncate", "true") .option("url", "jdbc:db2:dbserver") .option("dbtable", "schema.tabl...(more)
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来自主题:银行 · 2015-11-06
在银行IT建设中,Hadoop集群尚未开始大规模建设,已建设大数据平台的银行,在内存计算方面有哪几方面的应用场景呢?
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来自主题:商业智能 · 2015-09-01
随着智能终端数量的极速增加,大数据已经成为当今社会的主题词。其高容量、高速度和多类型的特征也反映着时代的发展特点。为了能够挖掘大数据背后的潜在价值,Apache基金会提出了Hadoop平台。该平台的MapReduce框架一步步发展,已经成为大数据处理的核心技术。然而,MapReduce刚...(more)
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来自主题:数据库 · 2015-07-21
问题如下:文件路径包括日期和时间,比如:2015/06/26/00/00/7A7C2C05-4B06-A1A0-1636-FB24741A3A10.txt如果要查询2015/06/26/00/00 到 2015/07/05/03/00这段时间的所有文件,在hadoop或者spark, 输入应该是什么格式?...(more)
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来自主题:大数据 · 2015-06-02
一说大数据,人们往往想到Hadoop,随着大数据技术的快速发展,多种类数据应用要求的不断提出,Spark也逐渐进入了视野。电信行业的大数据应用越来越深入,对于Hadoop和Spark的比较和选型考虑也成为热点,本次Power体验营电信行业技术交流活动,我们将探讨“电信大数据应用平台Hadoop和S...(more)
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来自主题:大数据 · 2014-12-11
一说大数据,人们往往想到Hadoop。这固然不错,但随着大数据技术的深入应用,多种类型的数据应用不断被要求提出,一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意,相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。  Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerC...(more)
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来自主题:商业智能 · 2014-07-29
敏捷大数据应用开发者大会(2014)(2014年8月7号上海- 杨浦)==================================================================================不懂Hadoop/Hive/Storm/Spark/Hbase/Mahout/R等等,可以做大数据吗?大家都知道,目前实施大数据项目,需要基于以Hadoop为代表的框...(more)
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    描述
    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,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等...(more)
    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,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

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