Spark拥有一个庞大的、不断增长的社区，还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说，Spark应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算，因为它在许多领域都有广泛的应用，包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。 本文会介绍Spark核心社区开发的生态系统库，以及ML/MLlib及Spark Streaming的Spark库的具体用法，对于企业的各种用例及框架也进行了说明。 数据仓库 对任何业务来说，数据分析都是一个核心环节。对分析型的
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spa
---- 最近工作中，接触到最有用的“玩具”就是Spark了，在cpu密集型业务驱动下，提升CPU处理效率，高效的利用内存是最优先的事务，所以有个好的计算工具太重要了，这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的， 当时就觉得Spark是个内存计算，支持hive sql 的利器，而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本，虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark，这个研究持续近1年
Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
这是个老生常谈的话题，大家是不是看到这个文章标题就快吐了，本来想着手写一些有技术深度的东西，但是看到太多童鞋卡在入门的门槛上，所以还是打算总结一下入门经验。这种标题真的真的在哪里都可以看得到，度娘一搜就是几火车皮，打开一看都是千篇一律的“workcount”、“quickstart”，但是这些对于初学者来说还差的太多，这些东东真的只是spark的冰山一角，摸着这些石头过河的话，弯路太多、暗礁涌动，一个不留神就掉河里了。希望我这篇文章能让大家看到些不一样的地方。文章分五个部分，包括官网、blog(特指某sdn
spark是目前大数据领域的核心技术栈，许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它，变成"驯龙高手"，以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。
作者简介 游遵文 机器学习算法工程师，现任职于腾讯TEG数据平台部智能学习组，专注于机器学习算法的研究及其分布式实现，参与Angel开源项目开发及优化。 Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域，RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性，可以很
问题导读 1.Spark Summit更名为什么名字？ 2.Spark集群在哪些名企应用？ 3.Spark Summit的相关视频和ppt在哪可以下载？ 自2013年首次举办峰会以来，Spark Summits已成为全球最大的专注于Apache Spark的大型数据活动，聚集全球最优秀的工程师，科学家，分析师和高管，分享他们的知识并接受有关此次开放式培训的专业培训。此外，还有数以千计的人学习了Spark，大数据，机器学习，数据工程和数据科学如何为全球的企业和机构提供新的见解。 现在Spark想进一步探索Spark和AI如何共同塑造认知计算领域，以及AI如何通过创新用例在业务中创造新的机会。Spark Summit已经更名为Spark + AI Summit，并将其重点转移到了AI的各个方面：从自驾车到语音和图像识别，以及从智能聊天机器人和新的深度学习框架和技术到高效的机器学习算法，模型和在视觉，言语，深度学习和规模分布式学习方法。 Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，以速度，易用性和复杂的分析为基础。它于2009年在加利福尼亚大学伯克利分校启动，现在由独立于供应商的Apache软件基金会开发。自从发布以来，Spark已广泛应用于各行各业的企业迅速采用。雅虎，eBay和Netflix等互联网巨头已经大规模地部署了Spark，在超过8,000个节点的集群上处理了数PB的数据。 Apache Spark也成为最大的大数据开源社区，来自250多个组织的超过1000个贡献者。 Spark Summits每年举行，大家都喜欢下载相关视频和ppt。那么这些视频和ppt官网到底在哪里下载，下面详细介绍。 首先输入下面网址： https://databricks.com/sparkaisummit 我们看到下面图示：
学习目标 1. 学习Spark配置，掌握Spark集群部署； 2. 学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件； 学习对象 计算机专业背景的学生； 大数据工程师； 讲师介绍 罗老师，12年开始从事hadoop领域技术研究，14年专职从事spark技术研究与开发，目前在企业里从事spark相关工作，同时负责企业的内训，主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲
这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之快。Spark官网中，概括了Spark的几个特点：
官方版本是spark 1.0.0引入的Spark SQL模块。当时这个模块的核心实际上就是一种新类型的RDD，叫做SchemaRDD。SchemaRDD就是类型为ROW的RDD，但同时又包含了一个描述每一列数据类型的schema信息。SchemRDD也可类似于传统数据库的一张表。SchemaRDD可以从已有的RDD创建，可以是Parquet文件，json数据集或则HiveQL生成。该版本引入是在2014年五月30日。
Spark的核心概念是RDD，而RDD的关键特性之一是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，它能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展，同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
Spark3.0 从2019年开始就说要准备发布了，然后就一直期待这个版本，毕竟对于 Spark 而言，这是一个大版本的跨越，从 2.4 直接到了 3.0，而之前发布都是 Spark2.0 到 Spark2.4 这种小版本的更新。按照 Databricks 博客的说法，这是一次“the culmination of tremendous contributions from the open-source community”(是开源社区有史以来贡献力度最大的一次)。事实上也是如此，最近发布的 Spark3.0 新特性没有让人失望。
现在，几乎所有公司都离不开推荐、广告、搜索这 3 类业务场景，因此 Spark 也相应成了大多数互联网公司的标配： 美团在 2014 年就引入 Spark，并将其逐渐覆盖到大多数业务线；字节跳动也基于 Spark 构建数据仓库，去服务了几乎所有的产品线；还有 Facebook 也将数据分析引擎切换为 Spark。 以美团为例，它海量的日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。 而 Spark 能在相同资源使用情况下，把作业执行的速度提升百倍，极大的提高了生
在大数据学习当中，Spark框架所占的比重，还是非常高的。Hadoop和Spark基本上是大数据开发学习当中的重点内容，而Spark随着市场地位的不断提升，在学习阶段也得到更多的重视。今天的大数据学习分享，我们来对Spark当中的Spark SQL做个入门介绍。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
长文。巨长。 本文的依据是我学习整个Spark的学习历程。在这里，我会从几个方面来跟大家一起讨论。Spark 是什么？Spark 跟 Hadoop 有什么渊源？Spark 有哪些方便的组件？什么场景下用 Spark ，如何使用？以及用什么样的姿势来学习 Spark 会比较好？ Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark就是一个能够快速以及通用的处理大规模数据的引擎。怎么理解这句话呢？ Sp
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
问题向导: (1)Spark机器学习库是什么，目标是什么？ (2)MLlib具体提供哪些功能？ (3)MLlib为什么要改用基于DataFrame的API? 1.Spark机器学习库(MLlib
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括五个步骤：数据导入、数据转换、数据计算、数据分析和数据可视化。同时，本文还介绍了Spark在机器学习、图计算和流处理等方面的应用。最后，本文提供了一些Spark的优化建议，包括调整Spark配置、使用持久化存储和优化Shuffle等。
文/张伟德，曲宁，刘少山 导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃，已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序，使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
MLlib fits into Spark’s APIs and interoperates with NumPy in Python (as of Spark 0.9) and R libraries (as of Spark 1.5). You can use any Hadoop data source (e.g. HDFS, HBase, or local files), making it easy to plug into Hadoop workflows. 1、Spark MLib介绍
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括分布式存储、计算引擎、数据倾斜处理、自定义算子、机器学习、图计算等方面的内容。通过实际案例介绍了如何在Spark中实现各种大数据应用场景。
机器学习是用数据或以往的经验，并以此来优化程序的性能指标。 机器学习本质思想：使用现有的数据，训练出一个模型，然后在用这个模型去拟合其他的数据，给未知的数据做出一个预测结果。机器学习是一个求解最优化问题的过程。老师教学生，学生举一反三，考试成绩是学习效果的预测。 分类：人脸识别判断性别 聚类 ：发掘相同类型的爱好和兴趣。物以类聚人以群分 回归： 预测分析价格
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开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。
从2016年年初，开始用python写一个简单的爬虫，帮我收集一些数据。 6月份，开始学习Machine Learning的相关知识。 9月开始学习Spark和Scala。 现在想，整理一下思路。 先感谢下我的好友王峰给我的一些建议。他在Spark和Scala上有一些经验，让我前进的速度加快了一些。 学习算法 作为一个程序猿，以前多次尝试看过一些机器学习方面的书，其过程可以说是步履阑珊，碰到的阻力很大。 主要原因是，读这些机器学习的书，需要有一些数学方面的背景。 问题就在这些数学背景上，这些背景
内容来源：2017 年 9 月 9 日，英特尔机器学习工程师张尧在“Cloudera数据科学峰会—一场纯技术非商业的交流会”进行《在Apache Spark之上以BigDL搭建可扩展的分布式深度学习框架》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2703 | 7分钟阅读 摘要 在这次演讲中，我们将演示大数据用户和数据科学家如何使用BigDL以分布式方式对海量数据进行深度学习分析（如图像识别、对象检测、NLP等）。这可以让他们使用已有
◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException
作为一名学生，如何还没听说过Spark这套计算框架，那么我觉得还是留在学术界的机器学习混吧，工业界现在也许还不适合你。
本文介绍了如何在Spark上高效训练逻辑回归模型，并针对Spark在机器学习场景中遇到的瓶颈，提出了基于Angel的解决方案。通过对比实验，发现Spark on Angel能大幅度提高逻辑回归模型的训练效率，同时降低资源使用。
############################## Spark SQL Guide############################
问题导读 1.你认为spark该如何入门？ 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤？ 3.本文介绍了spark哪些编程知识？
为什么机器学习者需要学习spark？ 关于大数据，有这样段话: “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do it,everyone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it.” 作为一名学生，如何还没听说过Spark这套计算框架，那么我觉得还是留在学术界的机器学习混吧，工业界现在也许还不适
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一个统一的编程模型，可以处理各种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive、Cassandra、HBase等。本文将介绍Spark的基本概念和使用方法，帮助初学者快速入门。
本文介绍了Spark MLlib算法系列之FM，介绍了Spark在机器学习方面的优势，并给出了具体的算法实现和示例。
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版 大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
Spark并非完美无瑕，目前发展到了什么程度呢？我们来一起看看Spark的优劣之处吧。 可以读一读Panopoly带来的The Evolution of the Data Warehouse，也就是目前这些系统所面临的主要挑战。 如果你要寻求一种处理海量数据的解决方案，就会有很多可选项。选择哪一种取决于具体的用例和要对数据进行何种操作，可以从很多种数据处理框架中进行遴选。例如Apache的Samza、Storm和Spark等等。本文将重点介绍Spark的功能，Spark不但非常适合用来对数据进行批处理，也非
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。
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