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【转】Spark 2.0 技术预览版:更简单、更快速、更智

自两年前Spark 1.0发布以来,我们收到了很多意见,或褒或贬;而Spark 2.0正是基于我们过去两年来获得的经验总结来构建的,它着重加强了用户喜爱的功能,改善了大家不满的地方。本文总结了Spark2.0的三个主要改进方向:更简单、更快速、更智能 我们欣喜地宣布,从今天起大家可以在Databricks下载Apache Spark 2.0的技术预览版(社区版)了,该数据包使用upstream branch-2.0构建,使用起来非常简单,只要在启动集群时选择“2.0(branch preview)”版本就可以了。 在Databricks创建一个新Apache Spark 2.0技术预览版集群的工作流程截图 由于Apache Spark 2.0的最终发布版尚需几周才能出炉,本技术预览版旨在让大家提前

大数据架构的典型方法和方式

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/51584504 大量的IT组织如今都已自己的数据架构,因为都依赖于传统的数据架构。处理多数据源已不再新鲜;这些架构已经连接了多维度的数据源例如 CRM 系统,文件系统和其他商用系统。主要运行的关系型数据库有 Oracle, DB2和Microsoft SQL。 如今,一般的数据分析周期是运行一些周期性脚本直接从数据库提取和处理数据。这些主要由 ETL工具如 Informatica 或者 Talend. 目标是将这些提炼的数据加载到数据仓库用于将来的分析。 不幸的是,这一方法在周期结束后可能不适合商务的需要了。这些数据流水线可能需要几个小时,几天甚至几周才能完成,但是商务决策的需求可能已经变了。除了处理时间,还有一些数据的自然改变使这些架构难于处理,例如 数据结构重构变化导致数据模型的重构或者数据容量导致的伸缩性考虑。 由于不是分布式系统,所以系统扩展比较困难。数据库需要高性能的CPU,...

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