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[Spark]Shark, Spark SQL, Hive on Spark以及SQL On Spark的未来

随着Spark SQ的引入以及Hive On Apache Spark的新功能(HIVE-7292)的引入,我们对这两个项目的立场以及它们与Shark的关系有了很多的关注。在今天的Spark Summit上,我们宣布我们正在停止Shark的开发,并将资源全部集中在Spark SQL上,这将为现有Shark用户提供一个Shark特色的圈子(will provide a superset of Shark’s features for existing Shark users to move forward)。特别是,Spark SQL将提供从Shark 0.9服务器进行无缝升级途径,以及与Spark程序集成的新功能。 1. Shark 3年前Shark项目开始时,Hive(MapReduce)是Hadoop上SQL的唯一选择。Hive将SQL编译成可扩展的MapReduce作业,并可以使用各种格式(通过其SerDes)。 但是,它的性能不如理想。为了交互式查询,组织部署了昂贵的专有企业数据仓库(EDW),这些仓库需要严格且冗长的ETL管道( organizations deployed ...

《大数据算法》一1.2 大数据算法

本节书摘来华章计算机《大数据算法》一书中的第1章 ,第1.2节,王宏志 编著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 大数据算法 这一节我们概述大数据算法。 1.2.1 大数据上求解问题的过程 首先我们看一看在大数据上问题求解的过程。我们面对的是一个计算问题,也就是说我们要用计算机来处理一个问题。拿到一个计算问题之后,首先需要判定这个问题是否可以用计算机进行计算,如果学习过可计算性理论,就可以了解有许多问题计算机是无法计算的,比如判断一个程序是否有死循环,或者是否存在能够杀所有病毒的软件,这些问题都是计算机解决不了的。从“可计算”的角度来看,大数据上的判定问题和普通的判定问题是一样的,也就是说,如果还是用我们今天的电子计算机模型,即图灵机模型,在小数据上不可计算的问题,在大数据上肯定也不可计算。计算模型的计算能力

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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