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《Flume日志收集与MapReduce模式》一1.4 源、通道与接收器

本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第1章,第1.4节,作者 [美] 史蒂夫·霍夫曼(Steve Hoffman)斯里纳特·佩雷拉(Srinath Perera),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.4 源、通道与接收器 Flume代理的架构可以通过下面这张简单的图呈现出来。输入叫作源,输出叫作接收器。通道提供了源与接收器之间的胶水。它们都运行在叫作代理的守护进程中。 请记住如下概念:源将事件写到一个或多个通道中。通道作为事件从源到接收器传递的保留区。接收器只从一个通道接收事件。代理可能会有多个源、通道与接收器。

Apache Spark机器学习.1.1 Spark概述和技术优势

摘要 Spark机器学习简介 本章从机器学习和数据分析视角介绍Apache Spark,并讨论Spark中的机器学习计算处理技术。本章首先概括介绍Apache Spark,通过与MapReduce等计算平台进行比较,展示Spark在数据分析中的技术优势和特点。接着,讨论如下五个方面的内容: 机器学习算法与程序库 Spark RDD和DataFrame 机器学习框架 Spark pipeline技术 Spark notebook技术 以上是数据科学家或机器学习专业人员必须掌握的五项最重要的技术内容,以便于充分运用Spark处理计算优势。同时,本章将涵盖以下六个主题: Spark概述和技术优势 机器学习算法和Spark机器学习库 Spark RDD和Dataframe 机器学习框架、RM4E和Spark计算 机器学习工作流和Spark pipeline技术 Sp

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