▊《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》 许利杰 著 电子书售价:53元 2020年07月出版 近年来,以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心,总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用,以及相关的性能和可靠性问题。 本书分9章,主要包含四部分内容。 第一部分 大数据处理框架的基础知识(第1~2章):介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作,并以一个典型的Spark应
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
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数据实验楼Spark大数据分析综合实训项目正式发布 http://idatacoding.cn/project_main?project_id=3 重要提示 数据实验楼面向全国高校师生提供服务,如未加
在18年初刚开始接触学习spark的时候,买了一本《Spark大数据处理技术》的书,虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的,但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘(快速构建微服务体系)》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
Spark大数据处理:技术、应用与性能优化 第3章 Spark计算模型 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域也不例外。微软的Dryad使用DAG执行模式、子任务自由组合的范型。该范型虽稍显复杂,但较为灵活。Pig也针对大关系表的处理提出了很多有创意的处理方式,如flatten、cogroup。经典虽难以突破,但作为后继者的Spark借鉴经典范式并进行创新。经过实践检验,Spark的编程范型在处理大数据时显得简单有效。<Key,Value>的数据处理与传输模式也大获全胜。 Spark站在巨人的肩膀上
写博客也已经快一年了,从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章,基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客,就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍,喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
大家好,我是Tom哥。校招进阿里,研究生,P7技术专家,出过专利,竞赛拿过奖,CSDN博客专家,负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务,多年团队管理经验,爱思考。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中,我们学习了什么是Apache Spark框架,以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL,作为Apache Spark大数据框架的一部分,主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中,我们将讨论Spark SQL库,如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响,因为新的技术革命会让很多产业消失,或者让从业人口大量减少,这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大,我
Spark大数据处理的核心是RDD,RDD的全称为弹性分布式数据集,对数据的操作主要涉及RDD的创建、转换以及行动等操作,在Spark系列(二)中主要介绍了RDD根据SparkContext的textFile创建RDD的方法,本小节将介绍RDD编程之转换(Transform)和行动(Action)两种操作。
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架,在 Hadoop 的强势之下,Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征,冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发,大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习,让学员有实力入职一线互联网企业。
有句话叫做:投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在,短短的几年内,我投资在自己身上的钱已超过三十多万,光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一,买了不少于上千本书,有实体书,也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力,更提升了我的视野和认知。
在16年8月份至今,一直在努力学习大数据大数据相关的技术,很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多,会让很多新手望而却步。所以,我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑,希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前,先要了解他解决了什么问题,能给我们带来什么价值。一方面,以前IT行业发展没有那么快,系统的应用也不完善,数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展,系统运行的时间越来越长,搜集到的数据也越来越多,传统的数据库已经不能支撑全量数
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
微信后台回复:“框架”,获取高清图片 前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且
本文介绍了如何使用 Apache Beam 实现 WordCount 程序,通过一个简单的 Maven 项目结构,展示了如何通过 Apache Beam 及其相关依赖和配置,使用 Spark、Flink 和 Apex 等大数据框架来运行并执行 WordCount 程序。
说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件(内置数据库连接池)、Domain与DAO模型 scala:只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序(比如说一些复杂的数据etl) 真正的讲师本人做
随着大数据的快速增长,处理和分析大数据变得愈发重要。在这一背景下,Apache Spark作为大数据处理的下一代引擎崭露头角。它是一个开源的、快速的、通用的大数据处理框架,用于分布式数据处理和分析。本文将深入探讨Spark的核心概念、架构、应用领域,并提供示例代码,以帮助读者更好地理解和应用Spark技术。
在大数据处理领域,选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。
大数据相关的岗位近年来增长不少,有不少朋友都在转这个方向,下面是最近整理的大数据技术知识库,供大家参考:
Spark使用先进的DAG调度系统,查询优化器与物理执行引擎,实现了批处理与流处理的高性能。
作为大数据领域主流运用的大数据计算框架之一,Spark这几年的发展态势也越来越好了。一方面是由于Spark在不断地完善,更适用于现阶段的大数据处理;另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。
说起大数据计算框架,Hadoop和Spark这两者之间,一直都是存在着争议的,甚至一度还出现了Spark会替代Hadoop的声音,但是随着这两年的发展,事实告诉大家,Hadoop和Spark这两者之间,谁也没有消灭谁,都好好地存在着。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。
《好书收藏!大数据领域十本有价值的书(二)》推荐了六本大数据领域的书籍,包括《大数据处理之道》、《大数据基础与应用》、《超越大数据》、《爆发:大数据时代预见未来的新思维》等。这些书籍涵盖了大数据处理、应用、历史、技术等方面的内容,对于大数据爱好者、企业决策者、大数据架构师等具有较高的参考价值。
相信大家都听说过火的不能再火、炒得不能再炒的新一代大数据处理框架 Spark. 那么 Spark 是何方神圣?为何大有取代 Hadoop 的势头?Spark 内部又是如何工作的呢?我们会用几篇文章为大家一一介绍。 Hadoop:我不想知道我是怎么来的,我就想知道我是怎么没的? 还是从 Hadoop 处理海量数据的架构说起,一个 Hadoop job 通常都是这样的: 从 HDFS 读取输入数据; 在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果写入磁盘; 在 Reduce 阶段,
大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段,处理的数据量是TB级,甚至是PB或EB级的数据,是传统数据处理手段无法完成的,大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等,汇集的是IT最热门、最流行的IT技术,大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
大数据发展到现在,提到大数据计算引擎,Spark一定是大家不能忽视的一个。经过这些年来的发展,Spark在大数据行业中的市场占有率也在不断提高,能够自己独立支持集群运,还能够与Hadoop生态集成运行,因此受到大家的广泛欢迎。今天加米谷学院就来为大家来聊一聊,Spark在大数据生态当中的定位。
Hadoop学习可以说是大数据学习当中的重难点,很多同学都在Hadoop的学习当中存在各种各样的疑问。很多同学都问过这样一个问题,针对于大数据处理,有Hadoop、Spark、Flink等,这三者有何不同,下面就为大家分享Hadoop、Spark和Flink之间的比较。
在目前,当零基础学习大数据视频教程前,首先我们要学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。
问题导读 1.寻找共同好友,该如何转换为程序逻辑? 2.寻找共同好友的思路是什么? 3.如何通过MapReduce实现寻找共同好友? 我们知道社交网络经常会看到共同好友,共同好友目前资料也非常的多,也有代码实现,可以依然很多老铁不知道它是怎么实现的,或则说比较模糊。这里给大家介绍下找共同好友的算法。 社交共同好友图 为什么感觉难度大:我们看下图:
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记:大数据测试 整个学习笔记以短文为主,记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录,可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号:开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具,个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下(包括但不限于): numpy pandas SciPy Scikit-L
上图是一个简化的大数据处理流程图,大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解:
大数据要实现业务落地的前提,是企业需要搭建起自身的大数据平台,去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求,不同类型的数据,需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。
Sponge是一个简单多层,兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop,支持对象存储、云存储、SDS、容器机制,集成Spark为计算引擎,基于内存计算技术的分布式系统,将大数据的存储、管理和计算有机融合,具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行,然而海绵数据科技有限公司(以下简称“海绵数据”)说,这些技术各自为政,存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日,海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark(Python的Spark API)进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤,并提供示例代码和技术深度。
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展,使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。今天千锋小编分享的就是计算机模式和系统的对应性。
引言: 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据,企业可以从中获得有价值的洞察,以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术,包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
Apache Spark 是一种开源的大数据处理框架,它在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并在2010年贡献给了Apache软件基金会。Spark以其高性能、易用性和广泛的应用场景而在大数据处理领域获得了极高的评价,它可以高效地处理大规模数据集,并支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算范式。
通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce,但最新的对决显示MapReduce在某些方面也有胜场,而且数据规模越大优势越大。 Apache Spark是当今最火爆的大数据处理框架。通
作者: 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景,包括基本概念以及spa
Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!
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