《Spark与Hadoop大数据分析》——第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门-低调大师

《Spark与Hadoop大数据分析》——第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门

2017-08-31 639

第2章

Apache Hadoop和Apache Spark入门

在本章，我们将学习 Hadoop 和 Spark 的基本知识，了解 Spark 与 MapReduce 有哪些不同，并开始安装集群和设置分析所需的工具。

本章分为以下几个子主题：

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《Spark与Hadoop大数据分析》——1.5　小结

1.5　小结使用Hadoop和Spark的大数据分析大致分为两大类：数据分析和数据科学。数据分析侧重于过去和现在的统计，而数据科学侧重于未来的统计。数据科学项目本质上是迭代的，而数据分析项目则不是迭代的。 Apache Hadoop为你提供了分布式存储和资源管理，Spark为你提供了大数据分析的内存级性能。在大数据分析中，需要根据用例的类型及其可行性来使用各种工具和技术。下一章将帮助你开始学习Hadoop和Spark。

2017-09-01

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深度学习算法通常被一些具体应用所采用，其中比较显著的应用领域包括计算机视觉、机器翻译、文本挖掘、欺诈检测等。深度学习的方法在大模型加大数据的场景下效果显著。与此同时，被设计用来处理大数据的分布式计算平台（如Spark）也日益应用广泛。因此，通过在Spark平台上开发深度学习计算框架，深度学习的应用领域可以变得更加广泛，企业完全可以在已有的Spark基础设施上使用深度学习。 1.利用Alluxio协处理器进行基于Spark的分布式深度学习在2015 Strata + Hadoop World NYC上，我们发布了有史以来第一个可扩展的、基于Spark和Alluxio的分布式深度学习框架，我们把它称为Alluxio协处理器(Co-Processor on Alluxio(“Co-Proccessor”))。它包含了前馈神经网络，卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN）的实现。协处理器为Alluxio增加了一定的计算功能。具体来说，其运行一个本地进程监控衍生的目录并且收集它们。该设计思路是不仅将Alluxio用作Spark的workers之间的常用存储层，还将其用作一个模型更新者以...

2017-09-01

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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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。