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我国首项大数据领域国际标准提案获国际承认

在美国孟菲斯召开的“数据管理与交换”分技术委员会2016年全会上,中国代表团提交的大数据技术提案“sql对mapreduce及与之相关的流数据处理的支持”完胜美国、德国,获得sc32全会决议通过。 中国首项大数据领域国际标准提案通过sc32全会决议会议确认以wg3“数据库语言工作组”和中国国家成员体的名义联合申报新工作项目“数据库语言新技术设计说明第1部分:sql对流数据的支持”。这是中国加入数据库标准组29年来首度在国际标准委员会独立提出技术提案并获通过。 随着大数据时代的到来,MapReduce作为主流的数据处理方式已被广泛采用,但其编程过程繁琐且对流数据的处理缺少规范化的操作。同时由于现行的ISO/IEC 9075数据库语言SQL标准不支持对流数据的支持,一些大数据解决方案公司为了使用SQL标准处理流数据开发了多种解决方案,使得SQL程序员需要理解各种方案及相关用法,增加了大数据系统的开发难度,降低了大数据系统的开发效率。中国代表团的提案通过将MapReduce方法合并到SQL标准中,使SQL程序员可方便地通过标准的SQL语言使用MapRedece。符合该标准的大数据平台将极大降...

《Spark与Hadoop大数据分析》一一3.4 Spark 应用程序

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3.4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。 3.4 Spark 应用程序 让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别,以及如何创建和提交它们。3.4.1 Spark Shell 和 Spark 应用程序Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据,这些命令以后可以转换为程序。这种方式提供了更高的开发生产效率。Spark 应用程序则是使用 spark-submit 命令提交的带有 SparkConte

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