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第 1 页
2016 年 11 月
岳凯
Spark 2 学习总结
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目 录
I
大数据基本概念
II
Spark 基本知识
Spark 数据分析案例
IV
III
Spark 进阶知识
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大数据基本概念
大数据的 5V 特点( IBM 提出):
Volume (大量)
Velocity (高速)
Variety (多样)
Value (价值)
Veracity (真实性)
大数据不解释因果关系,只关心相关性
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大数据基本概念
Google 三篇论文,奠定了大数据算法的基础
2003 年,发布 Google File System 论文
这是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量
数据进行访问的应用,运行于廉价的普通硬件上,提供容错功能。从根本
上说:文件被分割成很多块,使用冗余的方式储存于商用机器集群上。
2004 年,发布 MapReduce 论文
论文描述了大数据的分布式计算方式,主要思想是将任务分解后在多台
处理能力较弱的计算节点中同时处理,然后将结果合并从而完成大数据处
理。
2006 年,发布 Bigtable 论文,
启发了无数的 NoSQL 数据库,如:
Cassandra 、 HBase 、 MongoDB 等等。
第 5 页
大数据基本概念
互联网大数据的典型代表包括:
用户行为数据:精准广告投放、内容推荐、行为习惯
和喜好分析、产品优化等
用户消费数据:精准营销、信用记录分析、活动促
销、理财等
用户地理位置数据: O2O 推广,商家推荐,交友推
荐等
互联网金融数据: P2P ,小额贷款,支付,信用,
供应链金融等
用户社交等 UGC 数据:趋势分析、流行元素分析、
受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等
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萍民
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