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《Spark大数据分析实战》——1.1节初识Spark

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,第1.1节初识Spark,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 1.1 初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架,因为它基于内存计算,所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群。1.?Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层,融入Hadoop的生态系统,并弥补MapReduce的不足。(1)中间结果输出Spark将执行工作流抽象为通用的有向无环图执行计划(DAG),可以将多Stage的任务串联或者并行执行,

《Hadoop实战手册》一1.4 使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS

本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章,第1.4节,作者: 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者: 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4 使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS Sqoop是Apache基金下的一个项目,是庞大Hadoop生态圈中的一部分。在很多方面Sqoop和distcp很相似(见1.3节)。这两个工具都是构建在MapReduce之上的,利用了MapReduce的并行性和容错性。与集群间的数据复制不同,Sqoop设计通过JDBC驱动连接实现Hadoop集群与关系数据库之间的数据复制。 它的功能非常广泛,本节将以网络日志条目为例展示如何使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS。 准备工作本例子使用Sqoop V1.3.0版本。 如果你使用的是CDH3版本,Sqoop默认是已经安装了。如果不是CDH3,你可以通过https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/Sqoop...

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