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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——1.6 本章小结

本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》一书中的第1章,第1.6节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6 本章小结 本章首先介绍了Spark分布式计算平台和BDAS。BDAS的核心框架Spark为用户提供了系统底层细节透明、编程接口简洁的分布式计算平台。Spark具有计算速度快、实时性高、容错性好等突出特点。基于Spark的应用已经逐步落地,尤其是在互联网领域,如淘宝、腾讯、网易等公司的发展已经成熟。同时电信、银行等传统行也开始逐步试水Spark并取得了较好效果。本章也对Spark的基本情况、架构、运行逻辑等进行了介绍。最后介绍了Spark在工业界的应用,读者可以看到Spark的蓬勃发展以及在大数据分析平台中所处的位置及重要性。读者通过本章可以初步认识和理解Spark

《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——第2章 Spark集群的安装与部署2.1 Spark的安装与部署

本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》一书中的第2章,第2.1节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第2章 Spark集群的安装与部署 Spark的安装简便,用户可以在官网上下载到最新的软件包。Spark最早是为了在Linux平台上使用而开发的,在生产环境中也是部署在Linux平台上,但是Spark在UNIX、Windwos和Mac OS X系统上也运行良好。不过,在Windows上运行Spark稍显复杂,必须先安装Cygwin以模拟Linux环境,才能安装Spark。由于Spark主要使用HDFS充当持久化层,所以完整地使用Spark需要预先安装Hadoop。下面介绍Spark集群的安装和部署。 2.1 Spark的安装与部署 Spark在生产环境中,主要部署在安装有Li

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