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spark大数据案例

大数据平台

...rm(简称 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、轻量级的大数据基础服务平台,能够帮您快速构建起大数据的分析处理能力。 USDP 构建于 UCloud 的云服务上,无缝集成云端 IaaS 资源能力,通过自研的 USDP Manager 管理工具,支持用户...

spark大数据案例问答精选

Spark和Hadoop对于大数据的关系?

回答:Hadoop生态Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠,可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。 库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性,而是设计为在应用程序层检测和处理故障,因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务,...

娣辩孩 | 1216人阅读

大数据Spark技术是否可以替代Hadoop?

回答:1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(...

ctriptech | 628人阅读

hadoop任务,给定数据量和处理逻辑(Sql、UDF等),如何预估计算时间与资源?有没有实际案例?

回答:首先明确下定义:计算时间是指计算机实际执行的时间,不是人等待的时间,因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题,讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI,以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的,每个stage下有很多个task,task 的...

silenceboy | 914人阅读

三台32g 1T固态,就20万数据用HBase跟SPark比Sql慢太多?为啥?

回答:MySQL是单机性能很好,基本都是内存操作,而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统,最经典的就是MapReduce的思想,特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的,可以调度大量机器,还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了,优势也就来了。

李世赞 | 333人阅读

大数据时代,如何理解“大数据”?

回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟,不再是以概念贯穿的模式,大数据越来越多的被使用,伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代,以数据为核心,用数据进行决策,基于数据驱动企业的创新与发展,相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间,对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源:对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀,在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换,...

arashicage | 955人阅读

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台,这部分工作的难度较高,从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...

zhangxiangliang | 2718人阅读

spark大数据案例精品文章

  • 应用案例:SequoiaDB+Spark搭建医院临床知识库系统

    ...的第三方接口整合应用,IT在医疗领域已经进入了一个大数据时代,随着HIS的广泛应用及其功能的不断完善,HIS收集了大量的医疗数据。 进入2012年,大数据及相关的大数据处理技术越来越多地被国人提及,人们也普遍的接受大...

    guqiu 评论0 收藏0
  • 最常见的7 种 Hadoop 和 Spark 项目案例

    ...Spark 和 Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目。项目一:数据整合称之为 企业...

    yeyan1996 评论0 收藏0
  • Leaf in the Wild: Stratio整合Apache和MongoDB为世界上最的银行

    ...Apache Spark现在非常热门。它是Apache软件基础中最活跃的大数据项目,最近也被IBM神化——其中IBM还投入了3, 500个工程师来推动它。尽管一些人还对Spark是什么有所疑惑,或者声称它将会淘汰Hadoop(也许它并不会,或者至少不...

    BDEEFE 评论0 收藏0
  • TOP100summit:【分享实录-Microsoft】基于Kafka与Spark的实时数据质量

    ...):Microsoft资深产品经理、负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样...

    Guakin_Huang 评论0 收藏0
  • ZB 级的数据探索与应用实践「附 PPT」

    据报告显示到 2025 年,全球将产生 180ZB 的数据。这些海量的数据正是企业进行数字化转型的核心生产因素,然而真正被有效存储、使用和分析的数据不到百分之十。如何从 ZB 级的数据中寻找分析有价值的信息并回馈到业务发展...

    YFan 评论0 收藏0
  • DCOS应用案例-不同场景的应用上云迁移

    ...章分类与热词统计 通过本案例说明,如何在DCOS上实现大数据应用,以及借助 Mesos 实现混合部署,提高资源利用率 名词说明 Mesos:Mesos是一个分布式资源管理器,支持在多种计算集群框架(frameworks)间共享服务器集群资源,提...

    Scorpion 评论0 收藏0
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    PumpkinDylan 评论0 收藏0
  • Spark官方Blog:SequoiaDB与Spark深度整合

    这是一篇来自我们的技术合作伙伴,SequoiaDB巨杉数据库的博客。作者是SequoiaDB的联合创始人和CTO王涛先生,SequoiaDB是一款JSON文档型的事务型数据库。王涛带着技术上非凡的远见,带领SequoiaDB的团队取得了许多技术上的突破和...

    yuanzhanghu 评论0 收藏0
  • 优步在Hadoop上做增量处理的案例

    ...服务。为了履行这一承诺,优步依赖于在每个层面做出数据驱动的决策。大部分的决策都得益于更快的数据处理。例如,使用数据来理解一个地区以便于增加业务,或城市运营团队对新数据的访问来运营每个城市。不用说,数...

    jsdt 评论0 收藏0
  • TOP100summit:【分享实录-WalmartLabs】利用开源数据技术构建WMX广告效益分

    ...迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师、架构师在大数据平台架构设计、消息中间件、分布式系统等领域有丰富经验。作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统。目前主导WMX大数据平台、广告效益分析...

    techstay 评论0 收藏0
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    nanchen2251 评论0 收藏0
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    导读:数据虚拟化思想一直以来都是敏捷大数据团队十分关注的一个点,Moonbox则以此为基础而设计,致力于提供批量计算服务解决方案。今天,Moonbox惊喜发布0.3beta版(回顾v0.2请戳这里:#Moonbox# 计算服务平台简介),阅读...

    wzyplus 评论0 收藏0
  • 数据小计

    大数据基础部分第一节 写在前边的话 大数据是个啥子嘛,废话不多说,拿来百度百科的解释:大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、...

    zoomdong 评论0 收藏0

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