Spark Streaming实时流式大数据处理实战
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2018-12-04Spark的单机版便于测试,同时本章也会提到通过SSH用Spark的内置部署脚本搭建Spark集群,使用Mesos、Yarn或者Chef来部署Spark。对于Spark在云环境中的部署,本章将介绍在EC2(基本环境和EC2MR)上的部署。如果你的...
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2017-11-12Spark大数据处理技术 这本书讲解的很全面, 很适合学习,但大部分网上下载的都是零碎不完整的,这本是经过优化整理,压缩后的完整的版本。
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Spark 入门实战系列
2018-01-18Spark 入门实战系列,适合初学者,文档包括十部分内容,质量很好,为了感谢文档作者,也为了帮助更多的人入门,传播作者的心血,特此友情转贴: 1.Spark及其生态圈简介.pdf 2.Spark编译与部署(上)--基础环境搭建.pdf 2.Spark编译与部署(下)--Spark编译安装.pdf 2.Spark编译与部署(中)--Hadoop编译安装.pdf 3.Spark编程模型(上)--概念及SparkShell实战.pdf 3.Spark编程模型(下)--IDEA搭建及实战.pdf 4.Spark运行架构.pdf 5.Hive(上)--Hive介绍及部署.pdf 5.Hive(下)--Hive实战.pdf 6.SparkSQL(上)--SparkSQL简介.pdf 6.SparkSQL(下)--Spark实战应用.pdf 6.SparkSQL(中)--深入了解运行计划及调优.pdf 7.SparkStreaming(上)--SparkStreaming原理介绍.pdf 7.SparkStreaming(下)--SparkStreaming实战.pdf 8.SparkMLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介.pdf 8.SparkMLlib(下)--SparkMLlib实战.pdf 9.SparkGraphX介绍及实例.pdf 10.分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署.pdf
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2018-06-011. Spark是特性 高可伸缩性 高容错 于内存计算 2. Spark的生态体系(BDAS,中文:伯利克分析栈) MapReduce属于Hadoop生态体系之一,Spark则属于BDAS生态体系之一 Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等 BDAS包含了Spark、Shark(相当于Hive)、BlinkDB、Spark Streaming(消息实时处理框架,类似Storm)等等 3. Spark与MapReduce 优势: MapReduce通常将中间结果放到HDFS上,Spark是基于内存并行大数据框架,中间结果存放到内存,对于迭代数据Spark效率高。 MapReduce总是消耗大量时间排序,而有些场景不需要排序,Spark可以避免不必要的排序所带来的开销 Spark是一张有向无环图(从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑),并对其进行优化。 4. Spark支持的API Scala、Python、Java等 5. 运行模式 Local (用于测试、开发) Standlone (独立集群模式) Spark on Yarn (Spark在Yarn上) Spark on Mesos (Spark在Mesos)
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2019-07-23资源名称:Spark大数据处理技术内容简介:《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍,是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析,包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控;同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块,包括SQL处理引擎Shark和 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
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2021-08-23本次作业要完成在Hadoop平台搭建完成的基础上,利用Spark组件完成文本词频统计的任务,目标是学习Scala语言,理解Spark编程思想,基于Spark 思想,使用IDEA编写SparkWordCount程序,并能够在spark-shell中执行代码和分析执行过程。
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2019-02-21spark学习课件,让你深入浅出学习spark。Spark是Hadoop MapReduce的替代方案。MapReudce不适合迭代和交互式任务,Spark主要为交互式查询和迭代算法设计,支持内存存储和高效的容错恢复。Spark拥有MapReduce具有的优点,但不同于MapReduce,Spark中间输出结果可以保存在内存中,减少读写HDFS的次数。
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2019-06-03本资源是《Spark大数据技术与应用》配套资源【完整版】,包含源数据和代码。 本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开学习相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,最后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决思路的启发与解决方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,有助于读者对Spark大数据技术真正的理解与掌握。 如果分享链接失效,请留言告知,会及时补上。
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2018-03-26Understand how Spark Streaming fits in the big picture •Learn core concepts such as Spark RDDs, Spark Streaming clusters, and the fundamentals of a DStream •Discover how to create a robust deployment •Dive into streaming algorithmics •Learn how to tune, measure, and monitor Spark Streaming
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