《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一导读-低调大师

《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一导读

2017-05-01 622

前　　言 Preface

本书是大数据和Spark方面的一本简明易懂的手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务。它覆盖了高效利用Spark所需要知道的一切内容。

购买本书的好处之一就是：帮你高效学习Spark，节省你大量时间。本书所覆盖的主题在互联网上都可以找到，网上有很多关于Spark的博客、PPT和视频。事实上，Spark的资料浩如烟海，你可能需要在网络上不同地方花费数月来阅读关于Spark的点滴和碎片知识。本书提供了一个更好的选择：内容组织精妙，并以易懂的形式表现出来。

本书的内容和材料的组织基于我在不同的大数据相关会议上所组织的Spark研讨会。与会者对于内容和流程方面的积极反馈激励我写了这本书。

书和研讨会的区别之一在于后者具有交互性。然而，组织过几次Spark研讨会后，我了解到了人们普遍存在的问题，我把这些

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《MapReduce设计模式》一1.2　MapReduce简史

本节书摘来异步社区《MapReduce设计模式》一书中的第1章，第1.2节，作者：【美】Donald Miner , Adam Shook 译者：徐钊 , 赵重庆责编：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。 1.2　MapReduce简史是什么触动我们写一本MapReduce设计模式的书呢？当前，社区的发展势头和广泛使用的设计模式已经积累到了一个关键点，使得汇总整理一份设计模式清单供开发者分享成为可能。在前几年，Hadoop的发展初期，还没有足够的这方面的经验积累。但MapReduce的发展速度超乎寻常。从2004年Google公开发布MapReduce的论文开始，到2012年为止，Hadoop已经成长为了被广泛采用的分布式数据处理的业界标准。 MapReduce的真实起源是存在争议的，但引领我们走向这个旅程的是2004年Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat发表的论文《MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters》。这篇论文此后被广泛引用，它描述了Google如何通过拆分...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第1章，第1.4节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：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　影响MapReduce性能的因素 Hadoop MapReduce性能优化影响MapReduce输入数据处理时间的因素很多。其中之一是实现map和reduce函数时使用的算法。其他外部因素也可能影响MapReduce性能。根据我们的经验和观察，可能影响MapReduce的主要因素有以下几个。硬件（或者资源）因素，如CPU时钟、磁盘I/O、网络带宽和内存大小。底层存储系统。输入数据、分拣（shuffle）数据以及输出数据的大小，这与作业的运行时间紧密相关。作业算法（或者程序），如map、reduce、partition、combine和compress。有些算法很难在MapReduce中概念化，或者在MapReduce中效率可能会降低。运行map任务时，shuffle子任务的中间输出存储在内存缓冲区中，用以减少磁盘I/O。输出的大小可能会超过内存缓冲区而造...

2017-05-02

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