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《Spark核心技术与高级应用》——2.3节运行Spark应用程序

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第2章,第2.3节运行Spark应用程序,作者于俊 向海 代其锋 马海平,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.3 运行Spark应用程序运行Spark应用程序主要包括Local模式运行、Standalone模式运行、YARN模式运行、Mesos模式运行(参考官方文档)。2.3.1 Local模式运行Spark应用程序Local模式运行Spark应用程序是最简单的方式,以计算圆周率的程序为例,进入安装主目录,如spark-1.5.0,执行命令: # 提交Spark任务的入口 ./bin/spark-submit \ #主程序设置本地,local[*],其中*是指设置线程数 --master local[10] \ #选择主类名称 --class org.a

《智能数据时代:企业大数据战略与实战》一2.6 实时建议和操作

本节书摘来自华章出版社《智能数据时代:企业大数据战略与实战》一书中的第2章,第2.6节,作者 TalkingData ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.6 实时建议和操作 图2-6所示的基础设施呈现出数据因为点对点的移动所带来的时间延长,而对于业务遇到的某些问题,可能需要实时的建议和响应行动。比如说,你希望购物者在进入购物页面时就能看到你推荐的产品,而不是已经离开购物页面才看到推荐的产品。实时推荐引擎的作用就是在网络商店里引导购物者购买特定的商品。在Hadoop集群或数据仓库中可以构建关于购买行为的预测分析模型。构建模型的目的在于对购物者进行更巧妙的指引,使他们能够买得更多并且更快地找到想要的东西。推荐引擎中的模型会随着购买模式的变化不断更新,也会不断完善。在配置智能传感器和控制器的地方,对及时行动的迫切需要

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