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在E-MapReduce集群内运行Spark GraphX作业

Spark GraphX是一个比较流行的图计算框架,如果你使用了阿里云的E-MapReduce服务,可以很方便的运行图计算的作业。下面以PageRank为例,看看如何运行GraphX作业。这个例子来自Spark官方的example(examples/src/main...
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Apache Spark源码走读(八)Graphx实现剖析&spark ...

一>Graphx实现剖析 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题,这里头的重点有两个,一是如何将图的算法并行化,二是找到一个合适的并行化处理框架。Spark作为一个非常优秀的并行处理框架,将一些并行化的算法...
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《Spark大数据分析实战》——3.3节GraphX

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章,第3.3节GraphX,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看* 3.3 GraphX* GraphX是Spark中的一个重要子项目,它利用...
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揭秘Spark应用性能调优

本文选自《Spark GraphX实战》。1 用缓存和持久化来加速 Spark 我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 转换函数包含在 RDD 链中,但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程,执行分布式运算,返回运算...
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Spark生态系统中的图数据分析知识

对于Spark生态系统中的图处理系统GraphX,《Spark GraphX in Action》一书给出了详细的教程和典型用例,将教会读者如何使用GraphX和GraphFrames进行图分析。本文是Info对该书作者的访谈,内容包括图数据及分析技术、...
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Spark:超越Hadoop MapReduce

GraphX实战》](http://www.broadview.com.cn/book/2519),点此链接可在博文视点官网查看此书。[图片描述]...
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Spark-基础-Spark及其生态圈简介

Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,而是希望替代Hadoop在大数据中的地位,成为大数据处理的主流...
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《Scala机器学习》一一3.4 机器学习库

GraphX是一个图计算的现代框架,在2013年的一篇论文提出了这种框架(GraphX:A Resilient Distributed Graph System on Spark by Reynold Xin,Joseph Gonzalez,Michael Franklin和Ion Stoica, GRADES(SIGMOD ...
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GraphFrames简介

Spark的GraphX库很像,除此之外,GraphFrames基于Spark DataFrames构建,从而有以下几个优点。Python,Java和Scala API:GraphFrames为三种语言提供了通用的API接口。首次实现了所有在GraphX中实现的算法都能在...
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《Scala机器学习》一一3.4 机器学习库

GraphX是一个图计算的现代框架,在2013年的一篇论文提出了这种框架(GraphX:A Resilient Distributed Graph System on Spark by Reynold Xin,Joseph Gonzalez,Michael Franklin和Ion Stoica, GRADES(SIGMOD ...
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《Spark大数据分析实战》——第3章BDAS简介

Streaming替换Storm等流式计算框架,GraphX替换GraphLab等大规模图计算框架,MLlib替换Mahout等机器学习框架等,其整体框架基于内存计算解决了原来Hadoop的性能瓶颈问题。AmpLab提出One Framework to Rule Them All...
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Git@OSC 项目推荐—Spark 源代码注释与翻译

同时它也一些高级工具也提供了支持,包括对SQL及结构化数据处理的Spark SQL,机器学习的MLLib,图像处理的GraphX和实时流处理的Spark Streaming#文章转载自 开源中国社区[http://www.oschina.net]
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《Spark核心技术与高级应用》——1.2节Spark的重要...

Streaming、用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX、用于统计分析的SparkR,各种程序库与Spark核心API高度整合在一起,并在持续不断改进。1.2.1 Spark SQL和DataFrame*Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的...
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《Spark大数据分析实战》——第1章Spark简介

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章Spark简介,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章...Streaming、GraphX、MLlib等子项目,本章只进行简要介绍,后续章节会有详细阐述。
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深入理解Spark:核心思想与源码分析.2.3 Spark基本...

GraphX:提供图计算处理能力,支持分布式,Pregel提供的API可以解决图计算中的常见问题。MLlib:提供机器学习相关的统计、分类、回归等领域的多种算法实现。其一致的API接口大大降低了用户的学习成本。Spark SQL、...
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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——2.3节Spark...

GraphX提供了对图的抽象Graph,Graph由顶点(Vertex)、边(Edge)及继承了Edge的EdgeTriplet(添加了srcAttr和dstAttr用来保存源顶点和目的顶点的属性)三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径、网页排名、...
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共筑Spark大数据引擎的七大工具

GraphX(图形计算)描绘数百万实体之间的关系通常需要图形,这种数据构件描述了那些实体之间的相互关系。Spark的GraphX API让你可以使用Spark的一套方法,对数据执行图形操作,于是构建和转换这类图形的繁重任务卸载到...
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《Spark大数据分析实战》——1.2节Spark生态系统BDAS

SQL,提供机器学习功能的系统MLBase及底层的分布式机器学习库MLlib,并行图计算框架GraphX,流计算框架Spark Streaming,近似查询引擎BlinkDB,内存分布式文件系统Tachyon,资源管理框架Mesos等子项目。这些子项目在...
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《Spark 官方文档》

Streaming编程 Spark SQL,DataFrames 以及 Datasets 编程指南 机器学习库MLlib GraphX:Spark’s new API for graph processing API文档:Spark Scala API(Scaladoc)Spark Java API (Javadoc)Spark Python API(Sphinx)...
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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——2.2节Spark...

0.9.0版本发布(2014-02-02),增加了GraphX,机器学习新特性,流式计算新特性,核心引擎优化(外部聚合、加强对YARN的支持)等。12)Spark 0.9.1版本发布(2014-04-09),增强使用YARN的稳定性,改进Scala和Python ...
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《Spark核心技术与高级应用》——1.3节本章小结

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第1章,第1.3节本章小结,作者于俊 向海 代其锋 ...SQL和DataFrame、Spark Streaming、MLlib和ML、GraphX、SparkR,使读者对Spark能做什么有个初步的了解。
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大数据与机器学习:实践方法与行业案例导读

15.2.1 Scala编程语言 284 15.2.2 Cypher查询语言 285 15.3 使用Spark GraphX和Neo4j处理社会网络 286 15.3.1 背景说明 286 15.3.2 数据准备 286 15.3.3 Spark GraphX处理原始网络 287 15.3.4 Neo4j交互式...
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Spark入门

同时支持集群平台上的横向扩展 Graphx:处理图的库,并进行图的并行计算 Cluster Manager是:spark自带的集群管理 Spark紧密集成的优点: spark底层优化,基于spark底层的组件也得到相应的优化,紧密集成节省了组件...
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深入理解Spark:核心思想与源码分析.2.2 Spark基础...

0.9.0版本发布(2014-02-02),增加了GraphX,机器学习新特性,流式计算新特性,核心引擎优化(外部聚合、加强对YARN的支持)等。12)Spark 0.9.1版本发布(2014-04-09),增强使用YARN的稳定性,改进Scala和Python ...
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《Spark大数据分析实战》——3.5节本章小结

GraphX充当Spark生态系统中图计算的角色,其简洁的API让图处理算法的书写更加便捷。最后介绍了MLlib——Spark上的机器学习库,它充分利用Spark内存计算和适合迭代的特性,使分布式系统与并行机器学习算法实现了完美...
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Spark设计理念与基本架构

GraphX提供了对图的抽象Graph,Graph由顶点(Vertex)、边(Edge)及继承了Edge的EdgeTriplet(添加了srcAttr和dstAttr用来保存源顶点和目的顶点的属性)三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径、网页排名、...
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——1.2 ...

SQL和Shark,提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子...
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Spark 生态系统组件

的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等,如下图所示,正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。[图片描述]...
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《Spark核心技术与高级应用》——导读

第9章 GraphX图计算框架与应用 9.1 概述 9.2 Spark GraphX架构 9.3 GraphX编程 9.4 应用场景 9.5 本章小结 第10章 SparkR(R on Spark)10.1 概述 10.2 安装SparkR 10.3 SparkR的运行与应用示例 10.4 本...
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《Spark核心技术与高级应用》——1.1节什么是Spark

Streaming、GraphX还是MLlib,都可以使用Spark核心API处理问题,它们的方法几乎是通用的,处理的数据也可以共享,不仅减少了学习成本,而且其数据无缝集成大大提高了灵活性。基于Hadoop的资源管理器YARN实际上是一个...
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初窥Spark

4)GraphX GraphX是 Spark中用于图(e.g.,Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟...
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基于图的机器算法(二)

GraphX的世界中,或许我们可以尝试第三种原语:三元组。GraphX中支持的三种不同的视图。更详细介绍请访问AMLab 三元组以一种简化的和有用的方式来进行顶点和边属性的逻辑连接。表面上看,EdgeTriplet类透过增添...
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一导读

Streaming、MLlib、GraphX和Hadoop核心组件)、HDFS、MapReduce和Yarn 都在 Spark+Hadoop 集群的实现示例中进行了深入的探讨。大数据分析行业正在从 MapReduce 转向Spark。因此,本书深入讨论了 Spark 相比 ...
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——1.5 ...

2)RAM和SSD价格不断下降,数据分析实时性的需求越来越多,大数据急需一个内存计算框架进行处理。3)程序员熟悉Scala开发,接受Spark学习曲线不陡峭。4)Spark的社区活跃度高,开源系统的Bug能够更快地解决。5)传统...
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《Spark Cookbook 中文版》一导读

前 言 Spark Cookbook 中文版 随着Hadoop这个大数据平台的成功,用户的期望也水涨船高,他们既希望解决不同分析问题的功能提高,又希望减少延迟。...第11章 图像处理——GraphX 第12章 优化及调优
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在内存计算时代,看阿里如何用Spark来进行实践与探索

Graphx技术;从14年实现内存计算,到现在发展出了E-MapReduce for Spark,开始对公共云提供服务,这一系列的快速的发展是大家有目共睹的。目前,Spark已经具备了诸多优良的特性,如弹性伸缩、与业务系统无缝结合等等...
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复杂网络架构下的网络故障智能处理——DC Brain之故障...

本文PPT来自阿里巴巴产品经理...graphX图算法这些单一的监控手段都会有失效的可能,所以要有多重手段。大数据不可怕,基础设施怕的是没有数据。所以既懂基础设施,又懂数据的人才很稀缺,将来会在市场上更具竞争力。
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Apache Spark机器学习2.7 复用性和自动化

正如前面章节中指出,构建基于MLlib和GraphX的库使得数据清洗更加容易。避免与速度较慢的脱机表连接。Spark SQL比SQL运行速度快。操作被自然地并行执行,速度显著提升。并行计算由Apache Spark提供;同时,优化是...
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用Apache Spark进行大数据处理—入门篇

Spark GraphX:GraphX&是用于图计算和并行图计算的新的(alpha)Spark API。通过引入弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph),一种顶点和边都带有属性的有向多重图,扩展了Spark RDD。为了支持图计算...
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大数据与机器学习:实践方法与行业案例.1.2数据平台

Graphx、InfiniteGraph、Neo4j等可供选择。在一些大型企业的数据平台中,可能会出现Teradata、GreenPlum、Vertica的身影。这三种数据库属于MPP(Massive Parallel Processing)数据库。虽然它们属于关系型数据库,但...
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IBM机器学习方案将Spark引入大型机平台

难道我们没有办法在进行公寓建设的同时,继续保留华尔道夫的传统酒店功能?答案是肯定的,至少从数据与分析角度来看完全可行。就在上周华尔道夫酒店宣布倒闭的同时,IBM公司恰好在那里举办了一项活动——讽刺的是,...
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Spark是什么?用Spark进行数据分析

GraphX GraphX是一个操作图(如社交网络的好友图)和执行基于图的并行计算的库。与Spark流和Spark SQL类似,GraphX扩展了Spark RDD API,允许我们用和每个节点和边绑定的任意属性来创建一个有向图。GraphX也提供了...
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——1.3 ...

graphx:含有GraphX实现代码。interpreter:代码交互式Shell的代码量为3300行。mllib:代表MLlib算法实现的代码量。sql代表Spark SQL的代码量。2.Spark的架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。...
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基于图的机器算法(一)

GraphX的分布式系统上实现这一点,Spark GraphX是我的项目的一部分。文章原标题《Graph-based machine learning: Part I》,作者:Sebastien Dery* 文章为简译,更为详细的内容,请查看原文:[insightdatascience]...
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《循序渐进学Spark》一第1章

Streaming、MLlib和GraphX,接着简要描述了Spark的架构,便于读者认识和把握,最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法。1.1 Spark概述与架构 随着互联网规模的爆发式增长,不断增加的数据量要求应用...
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深入理解Spark:核心思想与源码分析

Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。本书最后还添加了几个附录,包括:附录A介绍的Spark中最常用的工具类Utils;附录B是Akka的简介与工具类AkkaUtils的介绍;附录C为Jetty的简介和工具类...
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《Spark大数据分析实战》——3.2节Spark Streaming

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章,第3.2节Spark Streaming,作者高彦杰 倪...用户的数据分析中很多情况下也存在需要分析图数据,运行图算法,通过GraphX可以简便地开发分布式图分析算法。
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《Spark与Hadoop大数据分析》——第1章 从宏观视角看...

SQL、DataFrame、Dataset、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib、GraphX 和 SparkR,以及它与分析组件(如Jupyter、Zeppelin、Hive、HBase)及数据流工具(例如 NiFi)的集成。此外,本书还会通过使用...
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一第1章 从宏观视角看...

SQL、DataFrame、Dataset、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib、GraphX 和 SparkR,以及它与分析组件(如Jupyter、Zeppelin、Hive、HBase)及数据流工具(例如 NiFi)的集成。此外,本书还会通过使用...
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史上最全开源大数据工具汇总

HaLoop 迭代的MapReduce Twister 迭代的MapReduce Spark GraphX GraphX是 Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g.,PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab...
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Spark-Spark Streaming例子整理(三)

图计算,从各版本演进而言Graphx几乎没有改进,这种趋势,Graphx是不是已经发展基本到尽头了;另外图计算而言有很多数学级别的算法,而要把Spark做到极致,数学对我们来说重要,但对于研究而言不是最重要的。Mechine...
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《Spark与Hadoop大数据分析》——导读

Streaming、MLlib、GraphX和Hadoop核心组件)、HDFS、MapReduce和Yarn 都在 Spark+Hadoop 集群的实现示例中进行了深入的探讨。大数据分析行业正在从 MapReduce 转向Spark。因此,本书深入讨论了 Spark 相比 ...
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Spark

对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;第五阶级:做商业级别的Spark项目通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面,包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等,完整...
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——第1章...

Streaming、GraphX、MLlib等子项目,本章只进行简要#1.1 Spark是什么 介绍,后续章节再详细阐述。Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了...
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Spark入门必学:预测泰坦尼克号上的生还情况

Streaming,MLlib(用于机器学习)和GraphX这四大组件库,本文将对Spark Core及四大组件库进行详细介绍。当然,还有额外其它的Spark库和扩展库目前也处于开发中。Spark Core Spark Core是大规模并行计算和分布式数据...
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《Spark大数据分析实战》——导读

GraphX](https://yq.aliyun.com/articles/108591)[3.4 MLlib](https://yq.aliyun.com/articles/108601)[3.5 本章小结 (https://yq.aliyun.com/articles/108607)第4章 Lamda架构日志分析流水线 4.1 日志分析概述 4.2 ...
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看大片 深入理解Spark的概念和编程方式

Streaming,MLlib(用于机器学习)和GraphX这四大组件库,本文将对Spark Core及四大组件库进行详细介绍。当然,还有额外其它的Spark库和扩展库目前也处于开发中。Spark Core Spark Core是大规模并行计算和分布式数据...
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独家|一文读懂大数据处理框架

除了最初开发用于批处理的Spark&Core和用于流处理的Spark&Streaming,Spark还提供了其他编程模型用于支持图计算(GraphX)、交互式查询(Spark&SQL)和机器学习(MLlib)。但Spark也不是没有缺点。在批处理领域,...
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开源大数据周刊-第37期

[基于Spark GraphX实现微博二度关系推荐](http://mp.weixin.qq.com/s/XW_3OLtFsW24Lmf4GAhrVA) 图计算是近几年大数据领域非常受关注的热点,社交网络中的好友关系推荐是一种典型图计算场景,本文是微博关系项目团队...
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Spark Streaming场景应用-Spark Streaming计算模型及...

Streaming 也能和 MLlib(机器学习)以及 Graphx 完美融合。其架构见下图:Spark Streaming 其优秀的特点给我们带来很多的应用场景,如网站监控和网络监控、异常监测、网页点击、用户行为、用户迁移等。本文中,将为...
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大数据处理系统关键层次架构

GraphX:这是一个同时采用图并行计算和数据并行的计算框架,GraphX最先是加州大学伯克利分校AMPLab实验室的一个分布式图计算框架项目,后来整合到Spark中,成为其中的一个核心组件。GraphX最大的贡献在于,在Spark之...
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大数据分析平台解析:什么是Apache Spark?

GraphX提供了一系列用于处理图形结构的分布式算法,包括Google的PageRank的实现。这些算法使用Spark Core的RDD方法来建模数据;GraphFrames包允许在dataframe上做图形操作,包括利用Catalyst优化器进行图查询。Spark ...
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《Spark大数据分析实战》——1.1节初识Spark

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章,第1.1节初识Spark,...例如,图计算领域的GraphLab在特定计算负载性能上优于GraphX,流计算中的Storm在实时性要求很高的场合要更胜Spark Streaming一筹。
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Apache Spark机器学习.1.1 Spark概述和技术优势

Streaming、MLlib和GraphX。这四个库都有Python、Java和Scala的编程API。除了上面提到的四个内置库,Apache Spark还有数十个由第三方提供的程序包,这些程序包可用于处理数据源、机器学习,以及其他任务。Apache ...
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史上最全“大数据”学习资源整理

GraphX:Spark中的弹性分布式图形系统;Gremlin:图形追踪语言;Infovore:以RDF为中心的Map/Reduce框架;Intel GraphBuilder:在Hadoop上构建大规模图形的工具;MapGraph:用于在GPU上大规模并行图形处理;Neo4j:完全用...
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那些阿里人写过的书

注:本文资料整理自天猫,作者身份与职务来自出版社标注信息,...Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容,读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景,让Spark焕发活力。天猫链接: ...
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《循序渐进学Spark》Spark架构与集群环境

Streaming、MLlib和GraphX,接着简要描述了Spark的架构,便于读者认识和把握,最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法。1.1 Spark概述与架构 随着互联网规模的爆发式增长,不断增加的数据量要求应用...
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那些阿里人写过的书

Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容,读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景,让Spark焕发活力。天猫链接:...
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《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一导读

第9章 使用Spark进行图处理 9.1 图简介 9.1.1 无向图 9.1.2 有向图 9.1.3 有向多边图 9.1.4 属性图 9.2 GraphX简介 9.3 GraphX API 9.3.1 数据抽象 9.3.2 创建图 9.3.3 图属性 9.3.4 图操作符 9.4 总结...
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如何搭建大规模机器学习平台?以阿里和蚂蚁的多个实际...

目前,业界已经有一些比较成熟的分布式处理框架,如Hadoop,Spark,GraphLab和GraphX。虽然它们可以支持机器学习算法并行化,但它们很难让开发人员设计出更有效率且支持更大规模的机器学习算法。具体而言,Hadoop和...
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【对标TensorFlow】阿里公开内部超大规模分布式机器...

GraphLab/GraphX 主要是为了图存储和计算,并不适用于普通的大规模机器学习算法。MPI 虽然能够支持普通的分布式计算,但其缺乏容错机制。特别是在 worker 很大的情况下,MPI 的运行成功率会大大降低,如图1所示。...
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继续支持开源,IBM新型主机平台能够更好支持Spark

(MLlib)和Graphx等开源功能,可提供业内唯一的主机常驻Spark数据提取解决方案。新的平台帮助企业通过以下途径更加高效、安全地获取信息: 简化开发——开发人员和数据科学家可利用他们已有的Scala、Python、R和SQL等...
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别再比较Hadoop和Spark了,那不是设计人员的初衷

GraphX让用户可以查看与图形和集合同样的数据。用户还可以使用弹性分布式数据集(RDD),改变和联合图形,容错部分作了讨论。容错 至于容错,MapReduce和Spark从两个不同的方向来解决问题。MapReduce使用TaskTracker...
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大火的Apache Spark也有诸多不完美

GraphX:支持内置的图操作算法,尤其适用于有很多连接节点的数据集。除了数据处理库,Apache Spark还附带了一个Web UI。当运行Spark应用程序时,Web UI会默认打开4040端口进行监听,用户可以在其中查看有关任务执行...
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分布式编程模型的设计与演化

▪️GraphX,它是Spark上的图计算框架,它们在SparkRDD通用算子之外扩展了大量的图相关的算子,因此GraphX既可以使用简单的关系型运算,也可以直接操作图,编程接口非常简单,是一个比较有前景的图计算发展方向。...
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Spark连续重大更新 热度急增

Streaming),机器学习(MLlib),图计算(GraphX)提供一个统一的数据处理平台,这相对于Hadoop(Map/Reduce)有很大优势。并且,由于Hadoop自身还存在着一些缺陷,例如表达力欠缺、无整体逻辑、时延高等等,所以,网络上...
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流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza

SQL,Mllib,GraphX),它们会提供便捷的一体化编程模型。尤其是数据流算法(例如:K均值流媒体)允许Spark实时决策的促进。使用Spark的公司有:亚马逊,雅虎,NASA JPL,eBay还有百度等。如果你有大量的状态需要处理,...
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掰一掰GitHub上优秀的大数据项目

Streaming和GraphX提供了众多强大的库,其中也包括为DataFrame和SQL所设计的库。开发人员可以用这些标准库来提升应用的性能和 开发效率。Spark可以运行于很多环境中,如独立的集群、Hadoop YARN、EC2和Apache Mesos...
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掰一掰GitHub上优秀的大数据项目

Streaming和GraphX提供了众多强大的库,其中也包括为DataFrame和SQL所设计的库。开发人员可以用这些标准库来提升应用的性能和 开发效率。Spark可以运行于很多环境中,如独立的集群、Hadoop YARN、EC2和Apache Mesos...
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《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战(第2版)...

大数据技术与云计算的发展密切相关,大型的云计算应用不可或缺的就是数据中心的建设,所以大数据技术是云计算技术的延伸。作为云计算PaaS层技术的代表,Hadoop可以以一种可靠、高效、可扩展的方式存储、管理“大数据...
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用Spark机器学习数据流水线进行广告检测

在这篇文章中,我们Spark的其它机器学习API,名为Spark ML,如果要用数据流水线来开发大数据应用程序的话,这个是推荐的解决方案。关键点: 了解机器学习数据流水线有关内容。怎么用Apache Spark机器学习包来实现...
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大数据的那些事儿

GraphX:Spark中的弹性分布式图形系统;Gremlin:图形追踪语言;Infovore:以RDF为中心的Map/Reduce框架;Intel GraphBuilder:在Hadoop上构建大规模图形的工具;MapGraph:用于在GPU上大规模并行图形处理;Neo4j:...
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快数据如何在物联网高速公路上驱动分析

相比MapReduce,Spark不仅更易于编写代码(支持Java、Python和Scala),而且速度更快,同时,Spark还为SQL(Shark)预先构建了hook函数,具有实时流媒体(Spark流)、机器学习(MLLib)和图处理(GraphX)等多种功能...
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开源深度学习库BigDL在阿里云E-MapReduce上的实践

SQL)、功能引擎、经典机器学习(MLlib)、图分析(GraphX)等。E-MapReduce 阿里云的EMR服务提供了全面的开源大数据组件的支持,比如Hadoop、Spark、HBase等。EMR提供了一个完整的Spark运行环境,所以BigDL也可以很...
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强者联盟——Python语言结合Spark框架

GraphX的图计算到对统计学家最爱的R的支持,可以看出Spark在构建自己的全栈数据生态。从当前学术界与工业界的反馈来看,Spark也已经做到了。环境搭建 是骡子是马,拉出来遛一遛就知道了。要尝试使用Spark是非常...
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一1.2 大数据科学以及...

他们通常会使用诸如Python、R、SPSS、SAS、MLlib和GraphX之类的工具。3.数据科学家与业务分析师 数据科学家和业务分析师角色之间的区别如下:两者都关注业务,因此他们可能会提出类似的问题 数据科学家具备找到答案...
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大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

3.通用性:Spark 提供了大量的库,包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。4.支持多种资源管理器:Spark 支持 Hadoop YARN,Apache Mesos,及其...
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《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一1.2 ...

本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一书中的第1章,第1.2节,作者 主 编:黄宜华(南京大学)副主编:苗凯翔(英特尔公司),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。...
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五四青年最热爱:史上最全的“大数据”学习资源(下)

推荐:史上最全的“大数据”学习资源(上) 当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息...
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《Spark与Hadoop大数据分析》——2.2 Apache Spark...

Streaming、Structured Streaming、MLlib、GraphX 以及 SparkR,如图2-9所示: [image](https://yqfile.alicdn.com/96f4ecb1b55b9f7315584f9936bc4ccbc792f993.png) 下面是 Spark 组件与 Hadoop Ecosystem 组件的...
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大数据研究常用软件工具与应用场景

而要处理更大规模(如亿级以上)的关系网络(如社交网络关系)数据,则需要专门的图关系数据库(如GraphLab/GraphX)来支撑了,其技术要求较高,此处不再介绍。3、时空数据分析 当前很多软件(包括TableAU)都提供了...
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大数据研究常用软件工具与应用场景

而要处理更大规模(如亿级以上)的关系网络(如社交网络关系)数据,则需要专门的图关系数据库(如GraphLab/GraphX)来支撑了,其技术要求较高,此处不再介绍。3、时空数据分析 当前很多软件(包括TableAU)都提供了时空数据...
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如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析

同样的,最近非常火的“Spark”也有支持图计算机器学习的模块——GraphX,可以实现复杂的图数据挖掘。二、业务挑战 时趣SocialTouch是数据驱动的移动营销解决方案提供商。所涉及的客户数据源涵盖了自媒体行为,关系...
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SDCC 2017·深圳站八大不容错过的理由

《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》《尽在双11——阿里巴巴技术演进与超越》《Spark Graphx实战》 《分布式系统常用技术及案例分析》《分布式数据库架构及企业实践——基于MyCAT中间件》...
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Apache Spark 1.5新特性介绍

在Streaming和Graphx方面也有非常大的改进,在这里不在一一赘述,详细可以参考release note。原文发布时间为:2015-09-16 本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号
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英特尔马子雅:Spark与Hadoop合体变大生态系统

另外一方面,在Spark的社区里面,英特尔主要针对GraphX这几个模块让它们运行在分布式环境里面。其实就是让Graph计算,让它在分布式环境里面来做,让其规模化。她还介绍,在这之上,还有一些其他相关内容的涉猎。比如...
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一

提供了一系列的库,包括用于交互式分析的 Spark SQL 和 DataFrame、用于机器学习的 MLlib、用于图形处理的 GraphX 和用于实时分析的 Spark Streaming。你可以在同一个应用程序中无缝地组合这些功能。Spark 可以运行...
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高可用Hadoop平台-探索

Streaming),机器学习(MLlib),图计算(GraphX)提供一个统一的平台,这相对于使用Hadoop有很大优势。6.总结 那么Spark解决了Hadoop的哪些问题?抽象层次低,需要手工编写代码来完成,使用上难以上手。基于RDD的...
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Hadoop生态圈一览

根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集,将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下,拓展对整个Hadoop生态圈的了解。这是Hadoop生态从Google的三篇论文开始的发展历程,现已经发展成为一个生态体系,并还在...
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