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1. 海量数据处理分析 （作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： 转载自：http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂 ...

相比于pandas，pyspark的dataframe的接口和sql类似，比较容易上手。 搭建python3环境 建议使用miniconda3 下载地址：https://mirrors.bfsu ...

背景 这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇。 平台为了加速即席查询的分析效率，在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server，并且与我们的Hive数据仓库共享元数据。也就是说，我们的用户即可以 ...

流式数据处理与Spark 技术产生背景 随着信息时代的到来，数据开始急剧膨胀，业务也变得很复杂，我们每个人都是个数据源，每时每刻都在产生着数据与个性化、实时化的需求，原本的人力以及服务器已经不足以支撑数据处理平台的业务。由此，流式数据处理便应运而生。 在我们的普遍认知中，数据的价值会随着时间 ...

在上一篇文章中，我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡，今天要讲的是更为重点的容错处理，这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。 Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景： 机器学习，数据挖掘，图应用中常用的迭代算法（每一次迭代对数据执行相似的函数 ...

大数据处理肯定是分布式的了，那就面临着几个核心问题：可扩展性，负载均衡，容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢？接着上一篇的“动手写WordCount”，今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法。 请各位看官，带着分布式的问题往下看。 分布式架构 ...

一、要求 将XML中的account_number、model数据提取出来，并以account_number：model格式存储 1、XML文件数据格式 2、存储格式： 1234:iFruit 1987:Sorrento F00L4566:iFruit 1 二、代码 ...