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共筑Spark大数据引擎的七大工具

Spark正在数据处理领域卷起一场风暴。让我们通过本篇文章,看看为Spark的大数据平台起到推波助澜的几个重要工具。 Spark生态系统众生相 Apache Spark不仅仅让大数据处理起来更快,还让大数据处理起来更简单、功能更强大、更方便。Spark并非只是一项技术,它结合了诸多部分,新的功能和性能改进不断添加进来,每个部分都在不断完善之中。 本文介绍了Spark生态系统的每个主要部分:每个部分的功能,为什么很重要,是如何发展的,在哪方面不尽如人意,以及可能会往哪个方向发展。 Spark Core Spark的核心是恰如其名的Spark Core。除了协调和调度作业外,Spark Core还为Spark中的数据处理提供了基本的抽象机制,名为弹性分布式数据集(RDD)。 RDD对数据执行两个动作:转换和操作。前者转换数据,并将它们作为刚创新的RDD来提供;后者根据现有的RDD(比如对象数量)来计算结果。 Spark的速度很快,原因是转换和操作都保存在内存中。操作慢腾腾地评估,这意味着只有需要相关的数据时,才执行操作;然而,很难搞清楚什么在缓慢运行。 Spark的速度在不断提高。Java...

Hadoop/Spark生态圈里的新气象

令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是 ,它不再是原来的Hadoop。 这边厢,Cloudera有时换掉HDFS改用Kudu,同时宣布Spark是其圈子的核心(因而一概取代发现的MapReduce);那边厢,Hortonworks加入了Spark阵营。在Cloudera和Hortonworks之间,“Hadoop”集群中唯一可以确信的项目就是 YARN。但是Databricks(又叫Spark人)偏爱Mesos而不是YARN;顺便说一句,Spark不需要HDFS。 不过,分布式文件系统依然有用。对Cloudera的Impala来说,商业智能是一种理想的使用场合;而分布式列式存储系统Kudu针对商业智能进行了优化。Spark很适合处理许多任务,但有时候你需要像Impala这样的大规模并行处理(MPP)解决方案来达到目的,而Hive仍是一种有用的文件到表管理系统。即使你因为专注于Spark的内存中实时分析技术而没有使用Hadoop,到头来仍可能到处使用Hadoop...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。