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Spark

一篇文章搞懂 PySpark MLlib: 我们的目标，是要设计这么一个系统，当把一张拥有很多字段的表给系统，系统自动抽取出特征，这些特征可以给机器学习算法如SVM,贝叶斯之类的，也可以适配深度学习的要求。初看起来显得野心太大，但也不是不可能，我们 ...

用Python语言写Spark: Spark 是目前大数据处理的事实标准。PySpark能让你使用Python语言来写Spark程序。我们先做一个最简单的字符数统计程序。这样我们就知道一个PySpark程序是什么样子，以及如何运转起来。在很多情况下，单机模式足够我 ...

如何衔接Spark 和Tensorflow？: 我们知道，Spark 目前是大数据处理组件的王者，实现了让大数据处理更轻松的远景。Tensorflow则是深度学习当之无愧最热的框架。而在现实当中，Spark 和Tensorflow的衔接往往是脱节的。我们希望保留Spark/TF各自的优势 ...

Spark Streaming VS Flink: Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据。Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中 ...

Spark SQL在100TB上的自适应执行实践: Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。 ...

Spark比拼Flink：下一代大数据计算引擎之争，谁主沉浮？: 自从数据处理需求超过了传统数据库能有效处理的数据量之后，Hadoop 等各种基于 MapReduce 的海量数据处理系统应运而生。从 2004 年 Google 发表 MapReduce 论文开始，经过近 10 年的发展，基于 Hadoop 开源生态或者 ...

Spark SQL 你需要知道的十件事: 本文从十个方面介绍 Spark SQL 的使用及注意事项，主要包括：Spark SQL 使用场景、数据加载：云和本地, RDDs 和 DataFrames、SQL 和 DataFrame API 比较，它们之间的区别、模式: 隐式和显示模式解释，数据类型、数据 ...

Apache Spark 统一内存管理模型详解: 我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。为了更好地利用 Spark，深入地理解其内存管理模型具有非常重要的意义，这有助于我们对 Spark 进行更好的调 ...

Apache Spark 2.3 重要特性介绍: 为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理（continuous processing）；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pa ...

Apache Spark强势崛起: Apache Spark是在2012年开源的，两年后又发布了第一个稳定版本，它很快就成为大数据领域的杰出工具。从那时起，大数据公司采用Spark就的增长速度引人注目。毫无疑问，内存的处理是Spark的一个关键特性，从技术上，处 ...

Spark Streaming笔记——技术点汇总: Spark Streaming支持实时数据流的可扩展（scalable）、高吞吐（high-throughput）、容错（fault-tolerant）的流处理（stream processing）。Spark在接收到实时输入数据流后，将数据划分成批次（divides the data int ...

基于Kafka与Spark的实时大数据质量监控平台: 本案例介绍了微软大数据平台团队设计和部署的基于开源技术（Kafka、Spark、ElasticsSearch、Kibana）的大数据质量监控平台，这个平台具有实时、高可用、可扩展、高度可信的特性，成为微软Bing、Office365、Skype等年 ...

Spark Streaming计算模型及监控: Spark Streaming是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。本篇结合我们的应用场景，介结我们在使用Spark Streaming方面的技术架构，并着重讲解Spark Streamin ...

Apache Spark 2.2.0 正式发布，提高可用性和稳定性: Apache Spark 2.2.0 正式发布，这也是 2.x 系列的第三个版本。此版本移除了 Structured Streaming 的实验标记（experimental tag），意味着已可以放心在线上使用。该版本的主要更新内容主要针对的是系统的可用性、稳 ...

扩展Spark ML来构建你自己的模型和变换器类型: 尽管Spark ML管道提供了各种各样的算法，你仍可能想要额外的功能，并且不脱离管道模型。在Spark Mllib中，这算不上什么问题，你可以通过RDD的变换来实现你自己的算法，并继续下去。对于Spark ML 管道来说，同样的方 ...

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