DiskStore磁盘存储：spark会在磁盘上创建spark文件夹，命名为（spark-local-x年x月x日时分秒-随机数），block块都会存在这里，然...

spark-shell、spark-sql 都是是一个独立的 spark application，启动几个就要几个application，非常耗资源

1. scala配置 https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html

一. 集群规划 node01为master节点,node02,node03为worker节点

1. 概要     Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等...

    当使用Hive时，必须初始化一个支持Hive的SparkSession，用户即使没有部署一个Hive的环境仍然可以使用Hive。当没有配置hive-si...

    spark-shell : Spark 的交互式客户端，启动那一刻就开始执行任务，一般不用这种执行方式。

    Spark 是一个大数据运算框架，使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上     Spark 是一个...

随着大数据的快速增长，处理和分析大数据变得愈发重要。在这一背景下，Apache Spark作为大数据处理的下一代引擎崭露头角。它是一个开源的、快速的、通用的...

最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？

消费电子巨头苹果公司发布了一个开源插件，可以帮助 Apache Spark 更有效地执行向量搜索，使开源数据处理平台在大规模机器学习数据处理方面变得更有吸引力。

假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。

假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。

Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的...

在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说...

由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上，要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。之前有写过从Hadoop1.0到Hado...

Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持S...

随着大数据时代的来临，传统SQL方式在处理海量数据的N度关联关系时显得力不从心。图计算技术因其优越性开始崭露头角，尤其在金融领域、广告推荐等实际场景中迅速落地。...

十年的轮回，正如大数据的发展一般，它既是一个轮回的结束，也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展，从无到有，崛起为最具爆炸性的技术领域之一，逐渐演变成为每...