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颠覆大数据分析之Spark弹性分布式数据集

Spark中迭代式机器学习算法的数据流可以通过图2.3来进行理解。将它和图2.1中Hadoop MR的迭代式机器学习的数据流比较一下。你会发现在HadoopMR中每次迭代都会涉及HDFS的读写,而在Spark中则要简单得多。它仅需从HDFS到Spark中的分布式共享对象空间的一次读入——从HDFS文件中创建RDD。RDD可以重用,在机器学习的各个迭代中它都会驻留在内存里,这样能显著地提升性能。当检查结束条件发现迭代结束的时候,会将RDD持久化,把数据写回到HDFS中。后续章节会对Spark的内部结构进行详细介绍——包括它的设计,RDD,以及世系等等。 图2.3 Spark中进行迭代式计算的数据共享 Spark的弹性分布式数据集 RDD这个概念跟我们讨论到的Spark的动机有关——就是能让用户操作分布式系统上的Scala集合。Spark中的这个重要的集合就是RDD。RDD可以通过在其它RDD或者稳态存储中的数据(比如说,HDFS中的文件)上执行确定性操作来进行创建。创建RDD的另一种方式就是将Scala集合并行化。RDD的创建也就是Spark中的转换操作。RDD上除了转换操作,还有其它的...

HBase thrift/thrift2 使用指南

Thrift server简介 Thrift server是HBase中的一种服务,主要用于对多语言API的支持。基于Apache Thrift(多语言支持的通信框架)开发,目前有两种版本thrift和thrift2。 thrift2是当时为了适应新的Java API,提出来的。由于种种原因,thrift2没有完美兼容并替代thrift,所有就留下了两个版本。 Thrift 和 Thrift2 的区别 接口设计上Thrift2要比Thrfit更优雅,或者说和现在的API更贴近。比如两者的get接口: // Thrift2 的get接口,传入TGet(对应Java API种的Get类) // 用过Java API的同学看起来应该会更亲切 TResult get( /** the table to ge

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