《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一第1章大数据技术一览-低调大师

《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一第1章大数据技术一览

2017-05-01 611

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第1.1节，作者[美]　穆罕默德·古勒（Mohammed Guller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第1章

大数据技术一览

我们正处在大数据时代。数据不仅是任何组织的命脉，而且在指数级增长。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级。挑战在于如何从数据中获取商业价值。这就是大数据相关技术想要解决的问题。因此，大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一。一些非常活跃的开源项目都与大数据有关，而且这类项目的数量在迅速增长。聚焦在大数据方向的创业公司在近年来呈爆发式增长。很多知名公司在大数据技术方面投入了大笔资金。

尽管“大数据”这个词很火，但是它的定义是比较模糊的。人们从不同方面来定义“大数据”。一种定义与数据容量相关，

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《Spark大数据分析实战》——第1章Spark简介

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章Spark简介，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看第1章Spark简介本章主要介绍Spark框架的概念、生态系统、架构及RDD等，并围绕Spark的BDAS 项目及其子项目进行了简要介绍。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，本章只进行简要介绍，后续章节会有详细阐述。

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3.4　模型估计在上一节完成了特征集选择，接下来需要评估模型参数。我们可以使用MLlib或者R语言进行评估，并准备分布式的计算。为了简化操作，我们使用Databricks的作业特性。具体来讲，在Databricks环境中，前往“Job”菜单，创建作业，如下图所示：接着，用户可以选择notebook来运行，指定集群并且调度作业。一旦作业被调度，用户可以监视作业的执行，并收集结果。在3.2节，我们为选择的3个模型准备了一些代码。现在，需要修改这些代码和上一节讨论的最终特征集，以创建最终的notebook。换句话说，我们有1个因变量和通过PCA和特征选择得到的17个特征。因此，我们需要将这些变量插入到我们第2节开发的代码中，以建立我们的notebook。然后，我们将使用Spark作业特征以分布式的方式执行这些notebook。 3.4.

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。