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《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

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

回顾2016年大数据的发展,盘点十大最热门的数据岗位

随着很多大公司对数据分析需求增多,数据相关岗位的人才需求量也越来越大。数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。数据学,或者更准确来说,大数据,在2000年早期还是个冷门,而现在早已成为人们关注的焦点。早在2014年,高德纳咨询公司就预测,到2016年将有73%的公司企业将在大数据项目中投入重金。 2016年的尾声即将到来,我们是时候回顾一下大数据的发展,盘点十大最热门的数据岗位。 TOP1 首席数据官(CDO) 三军不可无帅也,所有想在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。2014年CDO数量只有400人,2015年增长到了1000人,据此,加德纳预计,到2019年90%的英国大公司都会拥有自己的首席数据官。 首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。 TOP2 营销分析师/客户关系管理分析师 客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支...

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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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