《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一第1章大象也会跳舞-低调大师

《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一第1章大象也会跳舞

2017-05-01 658

本节书摘来异步社区《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一书中的第1章，作者：王晓华责编：陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第1章大象也会跳舞

MapReduce 2.0源码分析与编程实战
大象能跳舞吗？当我们被庞大而臃肿的数据压垮，常常会不停地问自己是否真的有必要收集那么多的数据吗？对于这个问题，我回答是 “一切都取决于你自己”。对于庞大的数据来说，在不同人的眼中，既可以是一座无用的垃圾山，也可以是一座未经开凿的金山，这一切都取决于使用者的能力与眼界。

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Spark 内核研究 1、Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2010年开源，目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角，越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月，Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录。Spark利用1/10的节点数，把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟。 Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL、Spark Streaming、机器学习库MLlib和图计算库GraphX。图1所示为Spark在伯克利的数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）中的位置。可见Spark专注于数据的计算，而数据的存储在生产环境中往往还是由Hadoop分布式文件系统HDFS承担。图1 Spark在BDAS中的位置 Spark被设计成支持多场景的通用大数据计算平台，它可以解决大数据计算中的批处理，交互查询及流式计...

2017-05-01

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本节书摘来异步社区《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一书中的第1章，第1.1节，作者：王晓华责编：陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1 大数据时代什么是“大数据”？一篇名为“互联网上一天”的文章告诉我们：一天之中，互联网上产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD，发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量），发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量），卖出的手机数量为37.8万台，比全球每天出生的婴儿数量高出37.1万名。随着信息爆炸性的增长，“大数据”成为当前时代最为流行的一个新词汇，其不仅作为IT行业的一个通用词汇在日常工作中使用，并且广泛渗透到商业、金融、教育等一系列与数据相关的领域中。并且，随着大数据的普及以及对其进行分析和挖掘处理技术的提高，大数据越来越被人们重视。围绕大数据获得的商业价值逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。正如人们常说的一句话，“冰山只露出它的一角”。大数据也是如此，“人们看到的只是其露出水面的那一部分，而更多的则是隐藏在水面下”。简单地掌握海量的数据资料是不够的...

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