《Spark与Hadoop大数据分析》——1.5 小结
1.5 小结 使用Hadoop和Spark的大数据分析大致分为两大类：数据分析和数据科学。数据分析侧重于过去和现在的统计，而数据科学侧重于未来的统计。数据科学项目本质上是迭代的，而数据分析项目则不是迭代的。 Apache Hadoop为你提供了分布式存储和资源管理，Spark为你提供了大数据分析的内存级性能。在大数据分析中，需要根据用例的类型及其可行性来使用各种工具和技术。 下一章将帮助你开始学....
《Spark与Hadoop大数据分析》——1.4 实际环境中的用例
1.4 实际环境中的用例 让我们来看看大数据分析用例的不同类型。总体而言，大数据分析用例可以分为以下 5 类： 下表显示了大数据分析的典型用例：
《Spark与Hadoop大数据分析》——1.3 工具和技术
1.3 工具和技术 让我们来看看在 Hadoop 和 Spark 中用于大数据分析的不同工具和技术。 虽然 Hadoop 平台可以用于存储和处理数据，但 Spark 只能通过将数据读入内存来进行处理。 下表展示了典型大数据分析项目中所使用的工具和技术。
《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.....
《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、....
《Spark与Hadoop大数据分析》——第1章 从宏观视角看大数据分析
第1章 从宏观视角看大数据分析 本书的目标是让你熟悉 Apache Spark用到的工具和技术，重点介绍Hadoop平台上使用的Hadoop部署和工具。大多数Spark的生产环境会采用Hadoop集群，用户在集成 Spark和Hadoop配套的各种工具时会遇到很多挑战。本书将讲解Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和另一种资源协商器....
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...
英特尔马子雅：Spark与Hadoop合体变大生态系统
ZDNet至顶网软件频道消息 原创文章（文/邓晓蕾）： 万物互联的物联网是目前助力“互联网+”的关键技术之一。它生成的网络不仅在规模上空前庞大，也将时时刻刻不间断地产出海量数据信息。据思科预测，至2020年全球就将有500亿台设备实现互联，产生总计为ZB级的数据。作为全球计算力创新的引领者，英特尔在大数据领域深耕已久，在日前第十三届软交会上，英特尔公司软件与服务事业部大数据技术中心全球总...
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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