颠覆大数据分析之Spark弹性分布式数据集
颠覆大数据分析之Spark弹性数据集 译者：黄经业 购书 Spark中迭代式机器学习算法的数据流可以通过图2.3来进行理解。将它和图2.1中Hadoop MR的迭代式机器学习的数据流比较一下。你会发现在Hadoop MR中每次迭代都会涉及HDFS的读写，而在Spark中则要简单得多。它仅需从HDFS到Spark中的分布式共享对象空间的一次读入——从HDFS文件中创建RDD...
颠覆大数据分析之Spark为Shark所提供的扩展
颠覆大数据分析之Spark为Shark所提供的扩展 译者：黄经业 购书 在Spark的RDD上执行SQL查询遵循的是传统并行数据库的三步流程： 查询解析 逻辑计划的生成 将逻辑计划映射为物理的执行计划 Shark使用Hive查询编译器来进行查询语句的解析。它会生成一棵抽象语法树，然后再将它转化成一个逻辑计划。Shark中逻辑计划的生成方式也类似于Hive中的。但两者的物理...
基于英特尔® 优化分析包（OAP）的 Spark 性能优化方案
Spark SQL 作为 Spark 用来处理结构化数据的一个基本模块，已经成为多数企业构建大数据应用的重要选择。但是，在大规模连接（Join）、聚合（Aggregate）等工作负载下，Spark 性能会面临稳定性和性能方面的挑战。为了提升 Spark SQL 的性能，用户可以选择使用英特尔® 优化分析包（Optimized Analytics Package，OAP）以及英特尔® 傲腾™ 持久....
【译】深入分析Spark UDF的性能
原文链接 https://medium.com/@QuantumBlack/spark-udf-deep-insights-in-performance-f0a95a4d8c62 编译：抚月，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级工程师，Apache HDFS Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。 这篇博客会阐述一份关于Apache Spark的在Scala UDF...
阿里巴巴瑾谦/沐远：云HBaseSQL及分析Phoenix&Spark
以下是精彩视频内容整理： HBase上的SQL&分析 Hbase上的分析从使用的方式上来分类可以分为NATIVE和SQL两类，而二者均存在小数量简单分析和大数据量复杂分析两种场景。但无论在NATIVE和SQL上做小数据量分析或者大数据量分析均需解决HBASE的一些根本问题，比如HBASE表数据热点问题，易用性以及适用更多场景。 SQL ON HBASE方案：ALI-PHOENIX HBa....
阿里巴巴瑾谦/沐远：云HBaseSQL及分析——Phoenix&Spark
在2018年1月的数据库直播大讲堂峰会HBase专场，来自阿里云的研发工程师瑾谦和沐远分享了云HBaseSQL以及分析Phoenix&Spark。本文介绍了详细了Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。直播视频：https://yq.aliyun.com/video/play/1333PDF下载：https://yq.al....
大数据分析处理框架——离线分析（hive，pig，spark）、近似实时分析（Impala）和实时分析（storm、spark streaming）
大数据分析处理架构图 数据源： 除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层： 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来...
大数据分析平台解析：什么是Apache Spark？
Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。 2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并支持SQL、流数据、机器学习和图形处理。.....
《Spark与Hadoop大数据分析》——1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色
1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 传统的数据分析使用关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）的数据库来创建数据仓库和数据集市，以便使用商业智能工具进行分析。RDBMS 数据库采用的是写时模式（Schema-on-Write）的方法，而这种方法有许多缺点。 传统数据仓库的设计思想是用于提取、....
大数据分析平台Hadoop与Spark之争
ZD至顶网软件频道消息 原创文章（文/邓晓蕾）： 有人把大数据称为信息资产、有人称为金矿、甚至社会财富。而大数据，即，无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。Gartne认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多...
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