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使用Apache Spark和MySQL打造强大的数据分析

借助真实案例和代码样本,本文作者展示了如何将Sparke和MySQL结合起来,创造数据分析上的强大工具。 Apache Spark是一个类似Apache Hadoop的集群计算框架,在Wikipedia上有大量描述:Apache Spark是一个开源集群计算框架,出自加州大学伯克利分校的AMPLab,后被捐赠给了Apache软件基金会。 相对于Hadoop基于磁盘的两段式MapReduce规范,Spark基于内存的多段式基元在特定应用上表现要优出100倍。Spark允许用户程序将数据加载到集群内存中反复查询,非常适合机器学习算法。 Apache Spark 与流行的看法相反,Spark不需要将所有数据存入内存,但会使用缓存来加速操作(就像MySQL那样)。Spark也能独立运行而无需Hadoop,并可以运行在单独一台服务器上(甚至笔记本或台式机上),并充分利用所有CPU内核。开启它并使用分布式模式真的很简单。先打开master,在同一个节点上运行slave: 然后在任何额外的节点上运行Spark worker(确定向/etc/hosts 添加了hostname或者使用DNS): 为什么...

成本与性能兼得 简化Hadoop云部署的高招

对于大数据管理和分析应用程序云服务,用户的关注度正不断增长,而为了应对这一趋势,供应商已经开始努力简化Hadoop的云部署流程,并试图降低云端Hadoop的购买价格。 大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说,已经变得十分重要。这些公司正在尝试使用新方法,来简化用户部署Hadoop云系统的步骤,并降低用户的部署成本。 例如,Cloudera将计量功能加入其Cloudera Director工具中,以管理构建在Hadoop中的分布式集群。这允许Cloudera用户采用一种基于使用的定价模型,而不必以节点为单位进行支付,这让他们能够运行一些因特定目的搭建起来的临时系统,使用完后可以释放资源,从而避免成本的上升。 在单个Cloudera Director实例的大数据云环境中,用户现在可以在其中的多个区域内部署集群。此外,新版本的Cloudera Enterprise(一个基于Hadoop的大数据平台)实现了在Amazon Simple Storage Service(S3)数据存储上直接运行Apache Impala SQL-on-Hadoop 查询引擎。这使得不需要...

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