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《Spark与Hadoop大数据分析》一一1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章,第1.2节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色 数据科学的工作体现在以下这两个方面:从数据中提取其深层次的规律性创建数据产品要从数据中提取其深层次的规律性,意味着要使用统计算法提炼出有价值的信息。数据产品则是一种软件系统,其核心功能取决于对数据的统计分析和机器学习的应用。Google AdWords或Facebook里的“你可能认识的人”就是数据产品的两个例子。1.2.1 从数据分析到数据科学的根本性转变 从数据分析到数据科学的根本转变的根源,是对更准确的预测和创建更好的数据产品需求的不断增长。让我们来看一个示例,其中解释了数据

《Spark与Hadoop大数据分析》一一

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章,第1.3节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3 工具和技术 让我们来看看在 Hadoop 和 Spark 中用于大数据分析的不同工具和技术。虽然 Hadoop 平台可以用于存储和处理数据,但 Spark 只能通过将数据读入内存来进行处理。下表展示了典型大数据分析项目中所使用的工具和技术。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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