#
很多初學Hadoop開發的同學分不清Hadoop和Spark究竟有什么聯系？搞不清Hadoop和Spark是兩個獨立的框架，還是必須相互依存才能完成工作？今天就給大家分析一下Hadoop和Spark幾
彈性式數據集RDDs 一、RDD簡介 RDD 全稱為 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的數據抽象，它是只讀的、分區記錄的集合，支持并行操作，可以由外
在yarn模式下，會上傳jar包到yarn來執行spark程序，如果每次都上傳，很耗時間，而且如果是阿里云的機器，上傳很慢，180m的jar要上傳十幾分鐘，所以要提前上傳到hdfs中去。spark支持
[TOC] 引入 前面進行過wordcount的單詞統計例子，關鍵是，如何對統計的單詞按照單詞個數來進行排序？ 如下： scala> val retRDD = sc.textFile("hdf
spark
每年，市場上都會出現種種不同的數據管理規模、類型與速度表現的分布式系統。在這些系統中，Spark和hadoop是獲得最大關注的兩個。然而該怎么判斷哪一款適合你? 如果想批處理流量數據，并將其導入HD
分配更多資源：性能調優的王道，就是增加和分配更多的資源，性能和速度上的提升，是顯而易見的；基本上，在一定范圍之內，增加資源與性能的提升，是成正比的；寫完了一個復雜的spark作業之后，進行性能調優的時
用戶電影評分數據集下載http://grouplens.org/datasets/movielens/1) Item-Based,非個性化的，每個人看到的都一樣2) User-Based，個性化的，每
最近在學習Spark的機器學習，由于在機器學習方面Python語言表現不俗，故我選擇使用Python語言作為Spark機器學習的開發語言，也為后續的深度
發現用spark寫表join比flink 簡單很多，至少schema 可以省了，下面是一個例子 public static void main(String[] args) {
