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Apache Spark机器学习.1.2 在机器学习中应用Spark计算

1.2 在机器学习中应用Spark计算 基于RDD和内存处理的创新功能,Apache Spark真正使得分布式计算对于数据科学家和机器学习专业人员来说简便易用。Apache Spark团队表示:Apache Spark基于Mesos 集群管理器运行,使其可以与Hadoop以及其他应用共享资源。因此,Apache Spark可以从任何Hadoop输入源(如HDFS)中读取数据。 Apache Spark计算模型非常适合机器学习中的分布式计算。特别是在快速交互式机器学习、并行计算和大型复杂模型情境下,Apache Spark无疑可以发挥其卓越效能。 Spark开发团队表示,Spark的哲学是使数据科学家和机器学习专业人员的生活更加轻松和高效。因此,Apache Spark拥有以下特点: 拥有详细说明文档,表达清晰的API 强大的专业领域库 易于

《Flume日志收集与MapReduce模式》一1.6 小结

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1.6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 1.6 小结 本章介绍了Flume尝试解决的问题,如何以一种易于配置且可靠的方式将数据加载进Hadoop集群中以进行数据处理。本章还介绍了Flume代理及其逻辑组件,包括事件、源、通道选择器、通道、接收处理器和接收器。下一章将会更加详细地介绍这些主题,特别是每个组件最为常用的实现。就像其他优秀的开源项目一样,几乎所有这些组件都是可扩展的,如果它们无法满足你的需求,那么你可以自行对其进行扩展。

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