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原创最新推荐文章于 2023-10-10 20:53:12 发布 · 4.8k 阅读

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本文档提供了Apache Spark 1.6.1版本中SQL编程的详细指南，涵盖了如何使用Spark SQL进行数据处理的基本概念与实践技巧。包括数据源的读取、DataFrame与Dataset API的使用方法等关键内容。

http://spark.apache.org/docs/1.6.1/sql-programming-guide.html

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SPARK官方实例：两种方法实现随机森林模型（ML/MLlib）

VictorHuang的专栏

05-31

5730

SPARK官方实例，两种方法实现随机森林

大数据处理与分析-spark

最新发布

l15972865175的博客

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比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。b.RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，RDD是只读的记录分区集合，不能直接修改，只能通过在转换的过程中改。① RDD：是弹性分布式数据集的英文缩写，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

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Spark官方中文文档

07-24

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

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