Spark与Hadoop两大技术趋势解析
文章讲的是 Spark与Hadoop两大技术趋势解析, 开源数据集如今深受开发者喜爱,比如谷歌的Images dataset数据集,YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析,可以发现许多隐藏信息,比如客户喜好、未知相关性,市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本,准确掌握市场趋势,更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析,16年基本被Spark与Hadoop霸屏,到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动,未来又会如何发展呢? Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校,对于复杂分析来说是一个十分不错的开源处理引擎。Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求。每一个Spark应用程序,都由一个驱动程序组成,运行用户的main函数,并且在一个集群上执行各种并行操作。 Spark提供的主要的抽象概念是具备容错能力的弹性分布式数据集,一个覆盖整个集群的只读多重数据项集。弹性分布式数据集(RDD)帮助实现交互式算法,通过...
