一.大数据的四大特征: a.海量的数据规模(volume) b.快速的数据流转和动态的数据体系(velocity) c.多样的数据类型(variety) d.巨大的数据价值(value) 二.Spark 和 Hadoop的不同 Spark是给予map reduce 算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的有点,但不同与MaoReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不用在读写HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map re…

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.…

spark支持YARN做资源调度器,所以YARN的原理还是应该知道的:http://www.socc2013.org/home/program/a5-vavilapalli.pdf    但总体来说,这是一篇写得一般的论文,它的原理没有什么特别突出的,而且它列举的数据没有对比性,几乎看不出YARN有什么优势.反正我看完的感觉是,YARN的资源分配在延迟上估计很糟糕.而实际使用似乎也印证了这个预感. Abstract  two key shortcomings: 1) tight coupling…

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78535143 该案例中,我们将假设我们需要统计一个 10 万人口的所有人的平均年龄,当然如果您想测试 Spark 对于大数据的处理能力,您可以把人口数放的更大,比如 1 亿人口,当然这个取决于测试所用集群的存储容量.假设这些年龄信息都存储在一个文件里,并且该文件的格式如下,第一列是 ID,第二列是年龄.如下图格式: 以下利用java随机生成10万个人口年龄文件 import java…

Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压开箱即可使用,给我们提供了很大的方便. 如果我们只是本地学习的spark,又不想搭建复杂的hadoop集群,就可以使用该安装包. spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-scala2.13.tgz 但是,如果是生产环境,想要搭建集群,或者后面想要自定义一些hadoop配置,就可以单独搭建…

环境: 三台机器 ubuntu14.04 hadoop2.7.5 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz (jdk1.8) 架构: machine101 :名称节点.数据节点.SecondaryNaemnode(辅助名称节点).ResourceManager.NodeManger     machine102.machine103 :数据节点.NodeManger 1.安装jdk\hadoop (1)解压hadoop.tar.gz到/soft/ (2)配置环境变量 JAVA_HOM…

基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比,相比于MapReduce,TDW Spark执行时间减少了66%,计算成本降低了40%. 原文链接:http://www.csdn.net/article/2014-11-04/2822474 算法介绍 互联网的发展导致了信息爆炸.面对海量的信息,如何对信息进行刷选和过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,已经成为了一个亟待解决的问题.推荐系统可以通过用户与信息之间的联系,一方面帮助用户获取有用的信息,另…

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78564610 a. 案例描述 本案例假设我们需要对某个省的人口 (10万) 性别还有身高进行统计,需要计算出男女人数,男性中的最高和最低身高,以及女性中的最高和最低身高.本案例中用到的源文件有以下格式, 三列分别是 ID,性别,身高 (cm),格式如下: b.人口数据的生成 利用Java语言随机生成一组人口数据,包括序列ID,性别M/F,身高cm,代码如下: import java.…

随着近十年互联网的迅猛发展,越来越多的人融入了互联网——利用搜索引擎查询词条或问题:社交圈子从现实搬到了Facebook.Twitter.微信等社交平台上:女孩子们现在少了逛街,多了在各大电商平台上的购买:喜欢棋牌的人能够在对战平台上找到世界各地的玩家对弈.在国内随着网民数量的持续增加,造成互联网公司的数据在体量.产生速度.多样性等方面呈现出巨大的变化. 互联网产生的数据相较于传统软件产生的数据,有着数据挖掘的巨大潜力.通过对数据的挖掘,可以统计出PV.UV,计算出不同设备与注册率.促销与下单率…

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作…