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2017年02月的内容

Spark

[电子书]Apache Spark for Data Science Cookbook PDF下载

[电子书]Apache Spark for Data Science Cookbook PDF下载
  Spark已经成为数据科学专业人士最有前途的大数据分析引擎。Apache Spark真正的力量和价值在于它能够以高速和准确的方式执行数据科学任务;Spark的卖点是它结合ETL,批处理分析,实时流分析,机器学习,图形处理和可视化;它允许您轻松处理非结构化的原始数据集。  本书将让您舒适和自信地使用Spark完成数据科学任务。

w397090770   3年前 (2017-02-10) 1591℃ 0评论4喜欢

HBase

HBase 数据压缩介绍与实战

HBase 数据压缩介绍与实战
为了提高 HBase 存储的利用率,很多 HBase 使用者会对 HBase 表中的数据进行压缩。目前 HBase 可以支持的压缩方式有 GZ(GZIP)、LZO、LZ4 以及 Snappy。它们之间的区别如下:GZ:用于冷数据压缩,与 Snappy 和 LZO 相比,GZIP 的压缩率更高,但是更消耗 CPU,解压/压缩速度更慢。Snappy 和 LZO:用于热数据压缩,占用 CPU 少,解压/压缩速度比

w397090770   3年前 (2017-02-09) 429℃ 0评论1喜欢

机器学习

来自RISELab实验室解决机器学习新的大数据工具

来自RISELab实验室解决机器学习新的大数据工具
大家对加州大学伯克利分校的AMPLab可能不太熟悉,但是它的项目我们都有所耳闻——没错,它就是Spark和Mesos的诞生之地。AMPLab是加州大学伯克利分校一个为期五年的计算机研究计划,其初衷是为了理解机器和人如何合作处理和解决数据中的问题——使用数据去训练更加丰富的模型,有效的数据清理,以及进行可衡量的数据扩展。

w397090770   3年前 (2017-02-09) 665℃ 0评论2喜欢

Flink

Apache Flink数据流容错机制

Apache Flink数据流容错机制
Introduce  Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时,程序的每条记录只会作用于状态一次(exactly-once),当然也可以降级为至少一次(at-least-once)。  容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用,这些快照非常轻量,可以高频率创建而对性能影

zz~~   3年前 (2017-02-08) 3492℃ 0评论7喜欢

Flink

Apache Flink 1.2.0正式发布及其功能介绍

Apache Flink 1.2.0正式发布及其功能介绍
  大家期待已久的Apache Flink 1.2.0今天终于正式发布了。本版本一共解决了650个issues,详细的列表参见这里。Apache Flink 1.2.0是1.x.y系列的第三个主要版本;其API和其他1.x.y版本使用@Public标注的API是兼容的,推荐所有用户升级到此版本。更多关于Apache Flink 1.2.0新功能可以参见Apache Flink 1.2.0新功能概述如果想及时了解Spark、Hadoop或者H

w397090770   3年前 (2017-02-07) 1184℃ 6喜欢

Spark

Apache Spark:承诺和面临的挑战

Apache Spark:承诺和面临的挑战
  如果你要寻求一种处理海量数据的解决方案,就会有很多可选项。选择哪一种取决于具体的用例和要对数据进行何种操作,可以从很多种数据处理框架中进行遴选。例如Apache的Samza、Storm和Spark等等。本文将重点介绍Spark的功能,Spark不但非常适合用来对数据进行批处理,也非常适合对时实的流数据进行处理。  Spark目前已经

w397090770   3年前 (2017-02-06) 1204℃ 0评论3喜欢