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揭秘即将亮相 HadoopCon 2016 的大数据新星

根据IDC研究显示,大数据解决方案将在未来四年中,帮助全球企业分享大约1.6万亿美元新增收入的数据红利。在大数据产业发展中,以Hadoop为代表的开源大数据生态成为大数据和云计算的重要技术支撑,有效推动了开源社区的用户和贡献者,带动了技术进步与商业发展。 开源大数据生态快速发展,Hadoop已经不是一个大数据软件,而成为大数据平台,Hadoop的生态圈日益壮大。其中,Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。 Apache Kylin是首个完全由中国团队设计开发,并贡献到Apache软件基金会(ASF)的顶级项目,开源一年左右的时间,已经在国际国内多个公司被采用作为大数据分析平台的关键组成部分,包括eBay、Expedia、Exponential、百度、京东、美团、联想、网易、中国移动、唯品会等。 而Kyligence是一家专注于大数据分析领域创新的数据科技公司,致力于为用户提供基于Apache Kylin的下一代企业级数据仓库及商务智能大数据分析平台和解决方案,使用户能够在超大规模数据集上获得...

新手入门:Spark 部署实战入门

Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。 Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务,有可能子任务还是很大,所以还需要不停的分割,直到分割出的子任务足够小。 第二步执行任务并合并结果。分割的子任务分别放在双端队列里,然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里,启动一个线程从队列里拿数据,然后合并这些数据。 具体可参考Fork/Join 核心概念 RDD(Resilient Distributed Dataset) 弹性分布数据集介绍 弹性分布式数据集(基于Matei的研究论文)或RDD是Spark框架中的核心...

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