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搜索资源列表

  1. Spark快速数据处理-mini版

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等各大公司等。 本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2014-05-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hzbooks

  1. Spark实战高手之路-第一章 第3步

  2. Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据的霸主地位。

  3. 所属分类：其它

  1. Spark-1.0.2安装配置

  2. Spark-1.0.2安装配置，简单的demo运行，包含vbox、jdk、Scala、SSH的安装配置

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-09-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wangtarry

  1. 你需要Spark的10个理由

  2. 你需要Spark的十大理由： 1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上： Logistic regression in Hadoop and Spark 可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上！ 2，原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark，包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR； 3，Spark是继Hadoop之后，成

  3. 所属分类：虚拟化

    • 发布日期：2014-09-22
    • 文件大小：27648
    • 提供者：javaniceyou

  1. 精通Spark内核

  2. 精通Spark内核：此阶段聚焦于Spark内核的设计、实现和核心源码解析，对内核中的实现架构、运行原理、性能调优和核心源码各个击破： 1， 通过源码精通Spark内核实现和任务调度； 2，精通RDD、DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节； 3，精通Job的逻辑执行和物理执行； 4，精通Shuffle、Cache、Checkpoint和Broadcast 掌握此阶段即可跻身于Spark内核高手之列！

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2014-10-22
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：rocky_wangjialin

  1. Spark快速数据处理

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。 　　《Spark快速数据处理》系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-01-22
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：xcgh

  1. Spark快速数据处理-前三章

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-05-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：aa_moon

  1. Spark快速数据处理完整版

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机/独立

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：qianru2011

  1. Spark快速数据处理 完整版

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-21
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：lihongxi

  1. Spark快速数据处理

  2. Spark是一个通用的并行分布式计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark使得程序员更容易地编写分布式应用，并且能够根据自己的喜好使用Scala、Java或者Python作为开发语言。本书系统讲解了Spark的应用方法，包括如下内容：第1章介绍如何在多种机器上安装Spark，以及如何配置一个Spark集群。第2章介绍如何在交互模式下运行第一个Spark作业。第3章介绍如何在Spark集群上构建一个生产级的脱机\独立作业。第4章介绍如何与Spark集群建立连接，以及Spark

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-31
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：hx0_0_8

  1. Spark-Meets-Genomics-Helping-Fight-the-Big-C-with-the-Big-D-David-Patterson

  2. 2014年Spark Summit于6月30日至7月2日在美国旧金山举行。Spark、Shark、Spark流媒体和相关项目及产品的主要用户聚集一地，共同探讨Spark项目开发的方向，以及Spark在各种各样应用程序中的实践情况。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：karamos

  1. Spark-on-YARN-A-Deep-Dive-Sandy-Ryza

  2. 2014年Spark Summit于6月30日至7月2日在美国旧金山举行。Spark、Shark、Spark流媒体和相关项目及产品的主要用户聚集一地，共同探讨Spark项目开发的方向，以及Spark在各种各样应用程序中的实践情况。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：karamos

  1. Spark快速数据处理

  2. Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。 《Spark快速数据处理》系统讲解Spark的使用方法，包括如何在多种机器上安装Spark，如何配置一个Spark集群，如何在交互模式下运行第一个Spark作业，如何在Spark集群上构

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：r115277

  1. 大数据基础知识思维导图（Xmind）-MapReduce、Spark、Hive、Yarn等大数据处理工具-附件资源

  2. 大数据基础知识思维导图（Xmind）-MapReduce、Spark、Hive、Yarn等大数据处理工具-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 大数据基础知识思维导图（Xmind）-MapReduce、Spark、Hive、Yarn等大数据处理工具-附件资源

  2. 大数据基础知识思维导图（Xmind）-MapReduce、Spark、Hive、Yarn等大数据处理工具-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 揭秘Sponge：统一Hadoop、Spark、SDS、Swift的大数据操作系统

  2. 摘要：Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：428032
    • 提供者：weixin_38595690

  1. Spark知识体系完整解读

  2. Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 揭秘Sponge：统一Hadoop、Spark、SDS、Swift的大数据操作系统

  2. 摘要：Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：428032
    • 提供者：weixin_38653694

  1. Spark知识体系完整解读

  2. Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。 Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38742421

  1. Spark的核心组件

  2. Spark的出现 Apache Spark: 1.一个大规模数据处理同一分析引擎 2.最初由美国加州破壳利大学的AMP实验室开发 3.基于内存计算的大数据并行计算框架 4.用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序 Spark的特点 1.速度快 采用先进的DAG调度程序 查询优化器 物理执行引擎 2.容易使用 提供了超过80种高级运算符 支持多种语言进行编程 Spark Shell交互式编程 3.完整强大的技术栈 SQL查询 流式计算 机器学习 图计算组件 4.运行模式多样 可运行与独立的集群模式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38635996
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