空谷幽兰草堂

本打算写一篇spark的DataFrame的文章，结果在网上找到一篇写的非常棒的问题，就直接向大师致敬了。转载的URL：http://blueve.me/archives/1452?utm_source=tuicool&utm_medium=referral书接上回，Spark可以说就是RDDs的化身，我们已经看到RDDs的设计方案对于大数据的计算具有诸多优势，

这哥们的论文用大白话讲的非常好，再次致敬一下。转载URL：http://blueve.me/archives/1437Spark是近年来非常火爆的分布式计算框架，可以说它紧跟Hadoop的脚步，并且在很多方面实现了超越。在Spark官方的宣传中我们也可以看到，Hadoop能做到的事情，Spark也可以做，而且通常可以做得更好。事实上，越来越多的业内公司都开始试水Spar

这篇文章也是对spark论文的翻译，就直接拿过来了转载URL：http://www.infoq.com/cn/articles/spark-core-rdd/与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Grap

~/spark$ bin/spark-submit Usage: spark-submit [options]  [app arguments] Usage: spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...] Usage: spark-submit --status [submission ID] --master [spark:

package com.fosun.sparkdemo;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.SQLContext;impor

如下是pom.xml文件<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xs

Spark的介绍Hadoop与StromHadoop：MapReduce：为海量数据提供了计算，但只有Map和Reduce操作，操作不灵活。HDFS（分布式文件系统）：为海量的数据提供了存储。（把全部计算机的存储能力合在一起，数据通过网络在节点之间传输）。 Strom：一个分布式的、容错的实时计算系统。 大数据处理复杂的批量数据处理（batch da