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《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一 3.4 数据源

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3章,第3.1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。 3.4 数据源 Spark本质上是一个使用集群节点进行大数据集处理的计算框架。与数据库不同,它并没有存储系统,但是它可以搭配外部存储系统使用。Spark一般都配合能存储大量数据的分布式存储系统使用。 Spark支持多种数据源。Spark应用程序可以使用的数据来源包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3,或者其他支持Hadoop的数据源。任何Hadoop支持的数据源都可以被Spark Core使用。Spark上的库Spark SQL还支持更多数据源。第7章将会介绍Spark-SQL。 兼容支持Hadoop的

《Spark大数据分析实战》——导读

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的目录,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 目录 前 言第1章 Spark简介1.1 初识Spark1.2 Spark生态系统BDAS1.3 Spark架构与运行逻辑 1.4 弹性分布式数据集1.5 本章小结第2章 Spark开发与环境配置2.1 Spark应用开发环境配置2.2 远程调试Spark程序2.3 Spark编译2.4 配置Spark源码阅读环境 2.5 本章小结第3章 BDAS简介3.1 SQL on Spark 3.2 Spark Streaming 3.3 GraphX3.4 MLlib3.5 本章小结 第4章

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