从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多，读取的数据量越大，Spark的应用效果就越明显。
众所周知，Spark 它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，因此Spark它在数据的挖掘等领域便有着非常广泛的应用，而从现阶段来讲的话它也已经形成了一个高速发展并且应用相当广泛的生态系统了。所以，今天这篇文章便要为大家做一个Spark入门基础的简单介绍，满满干货，请不要错过。
Window->preference->HadoopMapReduce 设置好Hadoop的安装目录
一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布
–HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者，而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准，迅速推广至国内外各大互联网企业，成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求，基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如，Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是，HadoopHDFS适合于存储非结构化数据，且受限于HadoopMapRed
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成，主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目，每个项目都有什么特点，每个项目都能解决哪一类问题，能回答这三个问题就可以了（本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成，现状，发展，将来）。
经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似，开发者可以使用非常接近原生的Scala
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序，一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群，该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说，Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
新一代信息技术产业包括：大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新也态，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
近日，在天津举办的第二届世界智能大会大数据产业发展高峰论坛上，中国经济信息社、京津冀大数据联盟及荣程祥泰集团联合发布了 2017 年京津冀大数据产业发展分析报告。 报告介绍了大数据技术在全球与全国范围内的发展演进，京津冀大数据综合试验区的独特优势，以及大数据在京津冀三地相关产业内的错位应用与协同发展，同时对大数据在京津冀的应用前景，对国民经济相关领域带来的拉动作用等热点问题进行了详细的论述。报告对相关方洞悉大数据产业生态规律，制订大数据发展战略，利用大数据创造更大价值，都具有较好的参考借鉴作用。 以下为报告
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用，总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley） 的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架，Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的能力和优点，还解决了Hadoop MapReduce中的诸多性能缺陷。 HadoopMapReduce的问题与演进 早期的Hadoop
ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。
搜狗商业平台Java技术实践 Java自1995年问世以来，已历经20多年岁月。20年来，IT技术风起云涌，Java始终以其可移植性、跨平台性、生态系统完备性等特点成为最主流的开发语言之一。事实上，Java无处不在，已经渗入到大家的日常生活中，从你的每一次购物到每一笔支付，都有Java技术的身影，国内外的主流网站大部分都是由Java技术支撑。 搜狗商业平台负责搜狗广告业务，涵盖搜索、网盟、无线、品牌等业务线，面向几十万广告主和广告代理商，提供十亿级以上在线广告管理及相关支持，提供近百亿的在线报告。其中，基于
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
本文由36大数据编辑“陌上花”收集整理，转载必须标明来源36大数据和作者。 一、大数据 英文：big data，mega data 大数据，或称巨量资料，指的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。 二、大数据的4V： Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值） 三、当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈 开源大数据生态圈： 1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce,
问题导读 我们在学习的过程中经常听到一些术语，那么这些都是什么含义？ 1.什么是大数据？ 2.什么是数据分析？ 3.什么是数据挖掘？ 4.什么是数据可视化？ 这些概念我们都熟悉，但是他们具体是什么含义？ 更多术语查看下面内容 一、大数据 英文：big data，mega data 大数据，或称巨量资料，指的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。 二、大数据的4V： Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
本文主要研究一下DubboDefaultPropertiesEnvironmentPostProcessor
在Springboot main方法中获取SpringbootApplication上下文
1、创建数据库表 需要创建一个Product表来存储商品信息。表格中应该包含以下字段：id（主键）、name（商品名）、description（商品描述）、price（商品价格）以及其他一些必要的字段。
辅助记忆:REQUIRED+REQUIRES_NEW+NESTED+SUPPORTS/NOT_SUPPORTED+MANDATORY/NEVER
接上文 Spring5源码分析（三）refresh方法 中已经讲到了refresh()中的postProcessBeanFactory(beanFactory);方法。
其中，interpret 方法接收一个上下文环境对象，并根据环境变量进行解释操作。
BeanFactoryPostProcessor支持对IoC容器内部的所有BeanDefinition进行定制化修改， 并且可以根据IoC容器内部的BeanFactory进行Bean属性值的适配。
这个接口是beanFactory的扩展接口，调用时机在spring在读取beanDefinition信息之后，实例化bean之前。
ProcessHacker这款开源软件如官方所说是一款免费、强大的多用途工具，可帮助您监控系统资源、调试软件和检测恶意软件，我们可以通过学习其源代码在我们的软件中定时采集每个进程的CPU使用率、IO使用率等等，还有整机总的CPU使用率、GPU使用率、内存、磁盘使用情况等，具体可以参考ProcessHacker官网的介绍：Process Hacker Overview。最近在看进程CPU采集的代码，参考的是processhacker的源代码的采集逻辑，processhacker是每隔1秒钟采集一次当前进程的CPU使用率的，当然我们也可以根据自己需要将进程的CPU采集频率改小一些，或者改大一些。于是尝试使用VS2022打开processhacker源代码编译运行，看一下进程CPU使用率的采集流程，当然ProcessHacker除了可以采集进程的CPU使用率之外，还可以进程的采集IO使用率等。
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
BeanDefinitionRegistryPostProcessork可以在加载到项目中的beanDefinition之后执行，提供一个补充的扩展点。
在生活中，比如在医院有接待员帮助病人完成门诊、挂号、付费以及取药，病人只接触接待员即可，由接待员负责与医院的各个部门打交道。
invokeBeanFactoryPostProcessors 会执行 BeanFactory 的后置处理器。看到这里会有疑问：
Service接口层只需要提供一个方法即可，内部调用Dao层的两个方法，将返回结果封装到DTO中。
接上文 Spring5源码 - 04 invokeBeanFactoryPostProcessors 源码解读_1
| 导语 本文描述了ContentProvider发布者和调用者这两在Framework层是如何实现的。 作为Android的四大组件之一，ContentProvider作为进程之间静态数据传递的重要手段，其在系统级别的应用中起了重大的作用。毫无疑问ContentProvider核心机制之一也是Binder，但和其它3大组件又有区别。因为ContentProvider涉及数据的增删查改，当数据量比较大的时候，继续用Parcel做容器效率会比较低，因此它还使用了匿名共享内存的方式。 但是有一个问题是，Cont
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