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很多初学Hadoop开发的同学分不清Hadoop和Spark究竟有什么联系？搞不清Hadoop和Spark是两个独立的框架，还是必须相互依存才能完成工作？今天就给大家分析一下Hadoop和Spark几
弹性式数据集RDDs 一、RDD简介 RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外
在yarn模式下，会上传jar包到yarn来执行spark程序，如果每次都上传，很耗时间，而且如果是阿里云的机器，上传很慢，180m的jar要上传十几分钟，所以要提前上传到hdfs中去。spark支持
[TOC] 引入 前面进行过wordcount的单词统计例子，关键是，如何对统计的单词按照单词个数来进行排序？ 如下： scala> val retRDD = sc.textFile("hdf
spark
每年，市场上都会出现种种不同的数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这些系统中，Spark和hadoop是获得最大关注的两个。然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据，并将其导入HD
分配更多资源：性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的；基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时
用户电影评分数据集下载http://grouplens.org/datasets/movielens/1) Item-Based,非个性化的，每个人看到的都一样2) User-Based，个性化的，每
最近在学习Spark的机器学习，由于在机器学习方面Python语言表现不俗，故我选择使用Python语言作为Spark机器学习的开发语言，也为后续的深度
发现用spark写表join比flink 简单很多，至少schema 可以省了，下面是一个例子 public static void main(String[] args) {
