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1. 海量數據處理分析 （作者 北京邁思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： 轉載自：http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 筆者在實際工作中，有幸接觸到海量的數據處理問題，對其進行處理是一項艱巨而復雜 ...

相比於pandas，pyspark的dataframe的接口和sql類似，比較容易上手。 搭建python3環境 建議使用miniconda3 下載地址：https://mirrors.bfsu ...

背景 這一篇可以說是“Hive JSON數據處理的一點探索”的兄弟篇。 平台為了加速即席查詢的分析效率，在我們的Hadoop集群上安裝部署了Spark Server，並且與我們的Hive數據倉庫共享元數據。也就是說，我們的用戶即可以 ...

流式數據處理與Spark 技術產生背景 隨着信息時代的到來，數據開始急劇膨脹，業務也變得很復雜，我們每個人都是個數據源，每時每刻都在產生着數據與個性化、實時化的需求，原本的人力以及服務器已經不足以支撐數據處理平台的業務。由此，流式數據處理便應運而生。 在我們的普遍認知中，數據的價值會隨着時間 ...

在上一篇文章中，我們講了Spark大數據處理的可擴展性和負載均衡，今天要講的是更為重點的容錯處理，這涉及到Spark的應用場景和RDD的設計來源。 Spark的應用場景 Spark主要針對兩種場景： 機器學習，數據挖掘，圖應用中常用的迭代算法（每一次迭代對數據執行相似的函數 ...

大數據處理肯定是分布式的了，那就面臨着幾個核心問題：可擴展性，負載均衡，容錯處理。Spark是如何處理這些問題的呢？接着上一篇的“動手寫WordCount”，今天要做的就是透過這個大數據界的HelloWorld來看看Spark隱藏了哪些魔法。 請各位看官，帶着分布式的問題往下看。 分布式架構 ...

一、要求 將XML中的account_number、model數據提取出來，並以account_number：model格式存儲 1、XML文件數據格式 2、存儲格式： 1234:iFruit 1987:Sorrento F00L4566:iFruit 1 二、代碼 ...