Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理

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Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用…

Spark如何与深度学习框架协作，处理非结构化数据

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因…

Spark读取结构化数据

读取结构化数据 Spark可以从本地CSV,HDFS以及Hive读取结构化数据,直接解析为DataFrame,进行后续分析. 读取本地CSV 需要指定一些选项,比如留header,比如指定delimiter值,用,或者\t或者其他. import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(Spar…

Salesforce开源TransmogrifAI：用于结构化数据的端到端AutoML库

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo…

Bigtable:结构化数据的分布式存储系统

Bigtable最初是谷歌设计用来存储大规模结构化数据的分布式系统,其可以在数以千计的商用服务器上存储高达PB级别的数据量.开源社区根据Bigtable的设计思路开发了HBase.其优势在于提供了高效的随机读写,缺陷在于不(原生)支持类SQL的数据分析. Bigtable的设计目标是:适应性广泛,可扩展,高性能和高可用.Bigtable将数据看作是一串无编码的字符串,由客户端负责对数据"编解码",也就是说,对于Bigtable而言,数据是没有格式的,用数据库的术语即是,数据没有Sche…

MySQL 5.7：非结构化数据存储的新选择

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能…