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标签:Spark

Spark

Spark 2.0介绍:Spark SQL中的Time Window使用

Spark 2.0介绍:Spark SQL中的Time Window使用
  《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化,为该框架明年的发展奠定了方向,所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列

w397090770   8年前 (2016-07-12) 9709℃ 4评论11喜欢

Spark

Spark中函数addFile和addJar函数介绍

Spark中函数addFile和addJar函数介绍
  我们在使用Spark的时候有时候需要将一些数据分发到计算节点中。一种方法是将这些文件上传到HDFS上,然后计算节点从HDFS上获取这些数据。当然我们也可以使用addFile函数来分发这些文件。addFile  addFile方法可以接收本地文件(或者HDFS上的文件),甚至是文件夹(如果是文件夹,必须是HDFS路径),然后Spark的Driver和Exector

w397090770   8年前 (2016-07-11) 12433℃ 0评论13喜欢

Spark

Spark 2.0介绍:Catalog API介绍和使用

Spark 2.0介绍:Catalog API介绍和使用
《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化,为该框架明年的发展奠定了方向,所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列的介

w397090770   8年前 (2016-07-05) 8644℃ 0评论11喜欢

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通过分区(Partitioning)提高Spark的运行性能

通过分区(Partitioning)提高Spark的运行性能
在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的。在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Spark job性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的。查找质数比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找

w397090770   8年前 (2016-06-24) 23370℃ 2评论45喜欢

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Spark Summit 2016 San Francisco PPT免费下载[共95个]

Spark Summit 2016 San Francisco PPT免费下载[共95个]
  Spark Summit 2016 San Francisco会议于2016年6月06日至6月08日在美国San Francisco进行。本次会议有多达150位Speaker,来自业界顶级的公司。  由于会议的全部资料存储在http://www.slideshare.net网站,此网站需要翻墙才能访问。基于此本站收集了本次会议的所有PPT资料供大家学习交流之用。本次会议PPT资料全部通过爬虫程序下载,如有问题

w397090770   8年前 (2016-06-15) 3353℃ 0评论9喜欢

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Apache Spark 2.0预览: 机器学习模型持久化

Apache Spark 2.0预览: 机器学习模型持久化
  在即将发布的Apache Spark 2.0中将会提供机器学习模型持久化能力。机器学习模型持久化(机器学习模型的保存和加载)使得以下三类机器学习场景变得容易:  1、数据科学家开发ML模型并移交给工程师团队在生产环境中发布;  2、数据工程师把一个Python语言开发的机器学习模型训练工作流集成到一个Java语言开发的机器

w397090770   8年前 (2016-06-04) 3398℃ 3评论3喜欢

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Apache Spark作为编译器:深入介绍新的Tungsten执行引擎

Apache Spark作为编译器:深入介绍新的Tungsten执行引擎
本文原文:Apache Spark as a Compiler: Joining a Billion Rows per Second on a Laptop Deep dive into the new Tungsten execution engine:https://databricks.com/blog/2016/05/23/apache-spark-as-a-compiler-joining-a-billion-rows-per-second-on-a-laptop.html本文已经投稿自:http://geek.csdn.net/news/detail/77005  《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文中简单地介绍了Spark 2.0相关

w397090770   8年前 (2016-05-27) 5912℃ 1评论16喜欢

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SparkSession:新的切入点

SparkSession:新的切入点
  在Spark 1.x版本,我们收到了很多询问SparkContext, SQLContext和HiveContext之间关系的问题。当人们想使用DataFrame API的时候把HiveContext当做切入点的确有点奇怪。在Spark 2.0,引入了SparkSession,作为一个新的切入点并且包含了SQLContext和HiveContext的功能。为了向后兼容,SQLContext和HiveContext被保存下来。SparkSession拥有许多特性,下面将展示SparkS

w397090770   8年前 (2016-05-26) 13990℃ 0评论13喜欢

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Spark 2.0技术预览版正式发布下载

Spark 2.0技术预览版正式发布下载
  在过去Spark社区创建了Spark 2.0的技术预览版,经过几天的投票,目前该技术预览版今天正式公布。《Spark 2.0技术预览:更容易、更快速、更智能》文章中详细介绍了Spark 2.0给我们带来的新功能,总体上Spark 2.0提升了下面三点:  1. 对标准的SQL支持,统一DataFrame和Dataset API。现在已经可以运行TPC-DS所有的99个查询,这99个查

w397090770   8年前 (2016-05-25) 2563℃ 0评论3喜欢