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標(biāo)簽：Spark共有6條記錄

  • 大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)-Redis&Mycat

    課程涉及Redis安裝、配置和生產(chǎn)環(huán)境部署方案；Redis安裝、配置和生產(chǎn)環(huán)境部署方案；Mycat數(shù)據(jù)庫分庫分表實(shí)戰(zhàn)；Mycat生產(chǎn)環(huán)境下高可用方案等內(nèi)容。

    2022-04-27

  • 【專家視點(diǎn)】詳解Spark架構(gòu)的性能與應(yīng)用

    Spark作為UCBerkeleyAMPlab所開源的類HadoopMapReduce的通用的并行計(jì)算框架，其基于mapreduce算法實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，有HadoopMapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的

    2017-01-20

  • 詳解Spark計(jì)算過程分析

    Spark是一個(gè)分布式的內(nèi)存計(jì)算框架，其特點(diǎn)是能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，計(jì)算速度快。Spark延續(xù)了Hadoop的MapReduce計(jì)算模型，相比之下Spark的計(jì)算過程保持在內(nèi)存中，減少了硬盤讀寫，能夠?qū)⒍鄠€(gè)操作進(jìn)行合并后計(jì)算，因此提升了計(jì)算速度

    2017-01-20

  • 對(duì)Spark與Flink對(duì)比與分析

    Spark是一種快速、通用的計(jì)算集群系統(tǒng)，Spark提出的最主要抽象概念是彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)，它是一個(gè)元素集合，劃分到集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，可以被并行操作。用戶也可以讓Spark保留一個(gè)RDD在內(nèi)存中，使其能在并行操作中被有效的重復(fù)使用

    2017-01-19

  • 使用Spark常見的一些問題

    任何新技術(shù)的引入都會(huì)歷經(jīng)陌生到熟悉，從最初新技術(shù)帶來的驚喜，到后來遇到困難時(shí)的一籌莫展和惆悵，再到問題解決后的愉悅，大數(shù)據(jù)新貴Spark同樣不能免俗。大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》專家鐘老師介紹了Spark過程中常見的一些問題

    2016-08-11

  • Spark發(fā)展現(xiàn)狀與前景的認(rèn)識(shí)

    目前，Spark作為一種高效的分布式計(jì)算系統(tǒng)，其價(jià)值已經(jīng)在國內(nèi)業(yè)界獲得了廣泛的認(rèn)可和尊重。2013年中期，隨著業(yè)務(wù)高速發(fā)展，越來越多的移動(dòng)設(shè)備側(cè)數(shù)據(jù)被各個(gè)不同的業(yè)務(wù)平臺(tái)收集。那么這些數(shù)據(jù)除了提供不同業(yè)務(wù)所需要的業(yè)務(wù)指標(biāo)，是否還蘊(yùn)藏著更多的價(jià)

    2016-06-24

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