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开源大数据周刊-第46期

阿里云E-MapReduce实践 云HBase建设之开篇阿里云云HBase团队在2月份推出了云HBase产品,此款产品的内核在集团内部已经使用了6年之久,那么跟社区版本的HBase有怎样的区别,我们又做了怎样的产品化,本系列将会为用户详细介绍这些点。 资讯 自助式大数据分析时代正在来临对于大数据而言,更多企业和机构在存储和处理各种形态和规模的数据,并从中提取有价值的信息。Gartner在其2017年《商业智能和分析平台魔力象限》中提到的Tableau预测:随着数据管控和保护系统以及大数据分析系统的日趋成熟,人们将要迎来自助式大数据分析时代。 云计算与移动化成为新型智慧城市"助推器"在今年两会上,智慧城市成为一个高频词。两会代表指出:新型智慧城市已经成为未来城市进化的方向,要充分利用云计算、大数据等新一代信息技术,形成具备可持续、内生动力的

2.sparkSQL--DataFrames与RDDs的相互转换

Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema 当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。 通过编程接口指定Schema 通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长。 这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动态生成Schema。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6613755.html 微信:intsmaze 使用反射获取Schema(Inferring the Schema Using Reflection) import org.apache.spark.sql.{DataFrameReader, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object InferringSchema { def main(args: Array[String]) { //创建SparkConf()...

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