在“1.初始化与集群上分布接收器”中介绍了，receiver集合转换为RDD在集群上分布式地接收数据流。那么每个receiver是怎样接收并处理数据流的呢?Spark Streaming数据接收与转化的示意图如图8-14所示。

1.数据的读取 object TestRead { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TestDataFrame2").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = new SQLContext(sc) //方式一 val df1 = sq

玫瑰篇主要是说Spark Streaming的优势点，刺篇就是描述Spark Streaming 的一些问题，做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险。说人话：其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。

对于关联性较强的图,找出来的连通图非常大,这时串行化的极大团算法,仍然会耗时很久,这里利用剪枝的思想减少样本数据量,但是对于大图,优化空间有限。

查询优化是传统数据库中最为重要的一环，这项技术在传统数据库中已经很成熟。除了查询优化，Spark SQL在存储上也进行了优化。下面介绍Spark SQL的一些优化策略。

Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop 3.0。

导读 :: DeveloperApi :: Holds all the runtime environment objects for a running Spark instance (either master or worker), 保存一个运行中的Spark实例的所有运行时环境对象(master或worker)， including the serializer, RpcEnv, block manager, map output tracker, etc. Currentl

本论文从分布式系统的角度开展针对当前一些机器学习平台的研究，综述了这些平台所使用的架构设计，对这些平台在通信和控制上的瓶颈、容错性和开发难度进行分析和对比，并对分布式机器学习平台的未来研究工作提出了一些建议。

2008年11月，微软推出“创业企业扶植计划”（BizSpark™），旨在帮助从事软件开发和互联网服务的创业企业在早期发展阶段快速取得成功。

提速幅度有多大?如果Redis和Spark结合使用，结果证明，处理数据(以便分析下面描述的时间序列数据)的速度比Spark单单使用进程内存或堆外缓存来存储数据要快45倍――不是快45%，而是快整整45倍!

WordCount程序 首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例 需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数 这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用 Spark需要如何实现。 Scala代码开发 这里先使用Scala开发，sdk版本为：scala-2.11.12 以下为配置scala sdk与scala开发目录的步骤： 开发环境配置完毕 最后需要添加Spa

数据分析系统架构 一、系统架构图 数据分析平台采用Cloudrea Manager建设，使用Scala语言开发啊，Spark On Hive模式，Spark SQL进行数据分析，Hive+Hdfs作为数据仓库存储，Oozie进行工作流调度，通过Hue进行管理与应用 二、数仓各层介绍(ODS、DW、DM、共享库) DB 是现有的数据来源，可以为mysql、SQLserver、文件日志等，为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中。 ETL的是 Extract-