《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——3.2　弹性分布式数据集-低调大师

《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——3.2　弹性分布式数据集

2017-07-02 646

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3章，第3.2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。

3.2　弹性分布式数据集

本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。
3.2.1　RDD简介
在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”运算符，能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD。RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成S

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9个最佳的大数据处理编程语言

大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。那么，在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以来，作为昂贵的统计软件，如Matlab和SAS的免费替代品，它渐渐风靡全球。在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。 R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。 R语言最伟大的资本是已...

2017-07-03

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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3章，第3.3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。 3.3　本章小结本章主要介绍了Spark的计算模型，Spark将应用程序整体翻译为一个有向无环图进行调度和执行。相比MapReduce，Spark提供了更加优化和复杂的执行流。读者还可以深入了解Spark的运行机制与Spark算子，这样能更加直观地了解API的使用。Spark提供了更加丰富的函数式算子，这样就为Spark上层组件的开发奠定了坚实的基础。通过阅读本章，读者可以对Spark计算模型进行更为宏观的把握。相信读者还想对Spark内部执行机制进行更深入的了解，下面章节就对Spark的内核进行更深入的剖析。

2017-07-03

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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