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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——2.3 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2章,第2.3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。 2.3 本章小结 本章主要介绍了如何在Linux和Windows环境下安装部署Spark集群。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。通过本章介绍,读者就可以开启Spark的实战之旅了。下一章将介绍Spark的计算模型,Spark将分布式的内存数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),并在其上实现了丰富的算子,从而对RDD进行计算,最后将算子序列转化为有向无环图进行执行和调度。

数据湖:不治理便破产

在当今的数据架构中,治理已成为一个关键的组成部分。没有它,公司可能会失去有意义的商业智能。 当STEVE CRETNEY仔细查看存储数量时,他从中发现了颠覆Colony BrandsIT战略的细节。 “我们观察到,在我们的SAN(存储区域网络)中,有几百TB的存储,”Colony Brands公司的CIO Cretney说,该直销零售商位于威斯康星州门罗。 其中的大部分,来源于操作系统,一部分会用于分析,但大多数则打包,成了闲置数据。相比之下,Colony Brand的数据仓库内只包含10到15 TB的数据,用于特定的业务分析和报告。 两者之间的差异让Cretney和他的团队思考:如果数据科学团队能够获取SAN里的数据,会有什么发现呢? Cretney,3年前加入Colony Brands,就一直深信云计算。为了能够利用闲置数据,并推动公司向云方向发展,他选择了Amazon S3云存储服务,以及Amazon Redshift数据仓库。他的计划中,第一阶段将在4月完成,不仅是将公司的数据仓库功能迁移到云,还要使用数据湖开发公司数据。 数据湖,或数据中心,是一种在不牺牲数据结构的情况下, ...

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