文件名称：Spark亚太研究院-Spark实战高手之路
文件大小：95.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-08-13 03:09:30
大数据 云计算 Spark
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
【文件预览】：
Spark亚太研究院-Spark实战高手之路：从零开始
----Spark实战高手之路（4）：构建Spark集群.pdf(20.52MB)
----Spark实战高手之路（2）：如何构建真正的Hadoop分布式集群环境.pdf(3.1MB)
----Spark实战高手之路-第2章动手实战Scala（3）.pdf(2.58MB)
----Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程（1）.pdf(1.38MB)
----Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程模型（2）.pdf(2.99MB)
----Spark实战高手之路-第2章动手实战Scala（1）.pdf(3.63MB)
----Spark实战高手之路（3）：构造分布式Spark集群.pdf(8.16MB)
----Spark实战高手之路（1）：如何搭建Spark集群.pdf(17.82MB)
----Spark实战高手之路-第2章动手实战Scala（2）.pdf(4.5MB)
----Spark实战高手之路（5）：构建Spark集群.pdf(31.21MB)