Spark on ECI大数据分析
直达最佳实践：【Spark on ECI大数据分析】最佳实践频道：【点击查看更多上云最佳实践】 这里有丰富的企业上云最佳实践，从典型场景入门，提供一系列项目实践方案，降低企业上云门槛的同时满足您的需求！ 场景描述 Spark作为快速、通用的大规模数据处理平台，更多关注Spark Application的管理，底层实际资源调度和管理更多的是依靠外部平台的支持例如Mesos、YARN、Kuber...
Kubernetes助力Spark大数据分析
Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统， 是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到，Kubernetes自2014年以来热度一路飙升，短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章（Kubernetes核心组件解析）也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析，本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一....
容器开启数据服务之旅系列（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析
容器开启数据服务之旅系列（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 （二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 概述 本文为大家介绍一种容器化的数据服务Spark + OSS on ACK，允许Spark分布式计算节点对阿里云OSS对象存储的直接访问。借助阿里云Kubernetes容器服务与阿里云OSS存储资源的深度整合，允许Spark分布式内存计算，机器学习集群对云....
Spark入门，概述，部署，以及学习（Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎）
1：Spark的官方网址：http://spark.apache.org/ 1 Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部...
《Spark快速大数据分析》—— 第三章 RDD编程
本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：《Spark快速大数据分析》—— 第三章 RDD编程，如需转载请自行联系原博主。
《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存
由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的，因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase，有了这些数据的组织形式，数据的来源和存储都可以多样化~ 本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存，如需转载请自行联系原博主。
《Spark快速大数据分析》—— 第六章 Spark编程进阶
这章讲述了Spark编程中的高级部分，比如累加器和广播等，以及分区和管道... 本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：《Spark快速大数据分析》—— 第六章 Spark编程进阶，如需转载请自行联系原博主。
《Spark快速大数据分析》—— 第七章 在集群上运行Spark
本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：《Spark快速大数据分析》—— 第七章 在集群上运行Spark，如需转载请自行联系原博主。
大数据分析平台解析：什么是Apache Spark？
Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。 2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并支持SQL、流数据、机器学习和图形处理。.....
大数据分析处理框架——离线分析（hive，pig，spark）、近似实时分析（Impala）和实时分析（storm、spark streaming）
大数据分析处理架构图 数据源： 除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层： 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来...
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