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基于Spark的数据分析实践:浙江快乐十二真准网

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发表文中需要标出原文:微信公众平台EAWorld,违者必究。章节目录:Spark是在结合了MapReduce以上发展趋势而成的,承续了其分布式并行计算的优势并改进了MapReduce明显的缺少。Spark关键包含了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等部件。

文中关键剖析了SparkRDD及其RDD做为产品研发的存在的不足,解读了SparkSQL对了解的罕见信息系统的操作步骤,及其关键解读了普元在诸多数据信息产品研发新项目中汇总的根据SparkSQLFlow产品研发架构。文件目录:一、SparkRDD二、根据SparkRDD数据信息产品研发的匮乏三、SparkSQL四、SparkSQLFlow一、SparkRDDRDD(ResilientDistributedDataset)称为延展性分布式数据,是Spark中最基础的数据抽象,它代表一个不可以逆、可系统分区、原素可并行计算的非空子集。RDD具有数据流分析实体模型的特性:全自动容错机制、方向感观性调度和可伸缩性。

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