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Spark入门(Python版)

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS;一个分布式计算框架(MapReduce)。 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analytics)、大规模机器学习(machine learning),以及其他大数据应用出现的主要推动力!但是,从技术角度上讲,十年是一段非常长的时间,而且Hadoop还存在很多已知限制,尤其是MapReduce。对MapReduce编程明显是困难的。对大多数分析,你都必须用很多步骤将Map和Reduce任务串接起来。这造成类SQL的计算或机器学习需要专门的系统来进行。更糟的是,MapReduce要求每个步骤间的数据要序列化到磁盘,这意味着MapReduce作业的I/O成本很高,导致交互分析和迭代算法...

机器学习(三)--- scala学习笔记

Scala是一门多范式的编程语言,一种类似Java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 一、scala学习 2. scala函数式编程 二、spark学习 1. spark API编程。 spark算子分为两种,transformation和action。transformation是根据先有的rdd经过运算得到新的rdd,而action则是在数据集上进行运算后,返回一个值。而且Spark中所有的transformation都是惰性的,只有在一个action要求返回结果时才会进行计算。 2. RDD的宽依赖和窄依赖: Spark Transformat...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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