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《Spark与Hadoop大数据分析》一一3.2 学习Spark的核心概念

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章,第3.2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。 3.2 学习Spark的核心概念 在本节,我们要了解 Spark 的核心概念。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD)。因此,我们要了解 RDD 是什么,以及提供内存级性能和容错的 RDD 中包含的运算。但是,首先我们要学习使用 Spark 的方法。3.2.1 使用 Spark 的方法 使用 Spark 有两种方法,即 Spark Shell 和 Spark 应用程序。 Spark Shell 这是可以利用 Scala、Python 或 R 进行数据探索的交互式命令行(re

大数据:Hadoop族群介绍

大数据是支持一系列技术(如各种Hadoop项目、NoSQL产品,甚至MPP数据库系统)的术语,它通过驱动更好的分析和从数据中获得有价值的信息为世界各地的组织机构极大地降低了成本,同时提供了新的见解和产品。在经济衰退时期,企业更希望从己有资产中获得更大的价值,而不是投资新的资产。大数据,特别是Hadoop,就是实现这个目标的理想手段。 什么是Hadoop? Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 2006年Hadoop项目诞生。Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被ApacheSoftware Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。Hadoop为用户提供了一个可靠的共享存储和分析系统。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务,以及利用一种...

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