《Spark与Hadoop大数据分析》——3.1 启动 Spark 守护进程
3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器，则需要启动 Spark 的主机（master）和工作机（worker）的守护进程（daemon），它们是 Spark 架构的核心组件。守护进程的启动/停止在不同的发行版里略有差异。Hadoop 发行版（如 Cloudera、Hortonworks 和 MapR）会把 Spark 作为服务，并把 YARN 作为....
《Spark与Hadoop大数据分析》——第3章 深入剖析Apache Spark
第3章 深入剖析Apache Spark Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API：DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层概念，包括运行时的架构和它在 Spark 各种资源管理器上的表现。 本章分为以下子主题：
《Spark与Hadoop大数据分析》——2.2 Apache Spark概述
2.2 Apache Spark概述 Hadoop和MR已有10年历史，已经被证明是高性能处理海量数据的最佳解决方案。然而，MR在迭代计算中性能不足，在这种情况下，多个MR作业之间的输出必须被写入 HDFS。在单个MR作业中，它的性能不足则是因为MR框架存在的一些缺点所致。 让我们来看看计算趋势的发展历史，以便了解计算的格局在过去20年中的变化。 这个趋势是当网络成本更低时（1990年代）对UR....
《Spark与Hadoop大数据分析》——第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门
第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门 在本章，我们将学习 Hadoop 和 Spark 的基本知识，了解 Spark 与 MapReduce 有哪些不同，并开始安装集群和设置分析所需的工具。 本章分为以下几个子主题：
《Spark与Hadoop大数据分析》——1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色
1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色 数据科学的工作体现在以下这两个方面： 要从数据中提取其深层次的规律性，意味着要使用统计算法提炼出有价值的信息。数据产品则是一种软件系统，其核心功能取决于对数据的统计分析和机器学习的应用。Google AdWords或Facebook里的“你可能认识的人”就是数据产品的两个例子。 1.2.1 从数据分析到数据科学的根本性转变 从数据.....
相比Hadoop,如何看待Spark技术?
之前看Spark的评价，几乎一致表示，Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。但是最近的风评已经变 化，尤其是14年10月他们完成了Peta sort的实验，这标志着Spark越来越接近替代Hadoop MapReduce了。 Sort和Shuffle是MapReduce上最核心的操作之一，比如上千个Mapper之后，按照Key将数据集分发到对应的Redu.....
如何设计基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构？
量化派是一家金融大数据公司，为金融机构提供数据服务和技术支持，也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况，撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性，但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家，个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据，目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1]，但其中有实际征信记录的只有3亿人左右，有5亿人在征信系....
7种最常见的Hadoop和Spark项目
如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。 有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，以下.....
一文读懂Hadoop、HBase、Hive、Spark分布式系统架构
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用户分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系 本文结构 首先，我们来分别部署一套hadoop、hb....
使用Docker在本地搭建hadoop，spark集群
本环境使用的单个宿主主机，而不是跨主机集群，本spark集群环境存在的意义可能在于便于本地开发测试使用，非常轻量级和便捷。这个部署过程，最好在之前有过一定的hadoop，spark集群部署经验的基础，本文重点在于docker相关的操作，至于hadoop和spark集群的部署，极力推荐这两个网页： Hadoop集群：http://blog.csdn.net/stark_sum ... 24279。....
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