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Spark入门到精通视频学习资料--第七章:Spark多语言编程(1讲)

Spark目前支持scala、python、JAVA编程。 作为Spark的原生语言,scala是开发Spark应用程序的首选,其优雅简洁的代码,令开发过mapreduce代码的码农感觉象是上了天堂。 Spark提供了python的编程模型PySpark,使得python可以作为Spark开发语言之一。尽管现在PySpark还不能支持所有的Spark API,但是我们相信以后的支持度会越来越高;同时作为NOSQL的主力开发工具之一的python,一旦将NOSQL和Spark结合后,我们可以想象以后的发展前景。 至于Java,对于长期使用JAVA的人来说应该也是一种福利。 废话不多说,直接视频上: 《Spark多语言编程.mp4》 链接: http://pan.baidu.com/s/1gdmvS23 密码: h6s1 《Spark多语言编程.pdf》 链接: http://pan.baidu.com/s/1i3tdySX 密码: 12a4 ========================================================== 申明:视频资料已过期...

大数据的关键技术

在大数据时代,传统的数据处理方法还适用吗? 大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性。 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储、管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性。 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来的开销。因此,传统的数据处理方法,已经不能适应大数据的需求! 大数据的处理流程包括哪些环节?每个环节有哪些主要工具? 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。 大数据技术为什么能提高数据的处理速度? 大数据的并行处理利器——MapReduce 大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度...

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