《Spark官方文档》集群模式概览 经验
http://ifeve.com/《spark官方文档》集群模式概览/ 集群模式概览 本文简要描述了Spark在集群中各个组件如何运行。想了解如何在集群中启动Spark应用，请参考 application
fyfg0690 Collective的Spark ML经验分享：读者模型 资讯
新开发的大部分项目都是基于Spark和Spark MLLib的，对于一些被大家广泛使用而Spark并不具备的工具和类库Collective还专门创建了一个扩展库 Spark Ext 。在本文中，Eugene
jopen Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论（全文） 经验
儿我就结合我这几年在 Hadoop 等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下 Hadoop 、 Spark 、 HBase 及 Redis 等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的 Hadoop
spark部分代码分析，修改笔记 经验
图片声音资料路径 1.修改字体：各个界面类中改11为12 org.jivesoftware--Spark.java--installBaseUIProperties()--setApplicationFont(new
基于 Chrome App 的开发工具：Spark 经验
Spark 是谷歌公司推出的一款基于 Chrome 浏览器的开发环境。提供一组可重用的 UI 组件。采用 Dart 开发。 安装方法请看： https://github.com/dart-la
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 经验
在这篇文章中，我将介绍一下 Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在 Spark 中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和
最夯的大数据分析工具-Apache Spark 经验
发现了一个好用的工具，那就是Spark中的MLlib。 解决方法-MLlib Spark是近年来非常流行的一种分散式运算的系统，MLlib是它提供的套件之一。MLlib是机器学习的函式库，其中提供了许多演算法，如
Spark on Yarn: Cluster模式Scheduler实现 经验
背景 Spark on Yarn分yarn-cluster和yarn-client两种模式。 本文通过Cluster模式的TaskScheduler实现入手，梳理一遍spark on yarn的大致实现逻辑。
Spark RDD API详解(一) Map和Reduce 经验
RDD是什么？ RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组 的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这
如何使用Spark ALS实现协同过滤 经验
本文主要记录最近一段时间学习和实现Spark MLlib中的协同过滤的一些总结，希望对大家熟悉Spark ALS算法有所帮助。 更新： 【2016.06.12】Spark1.4.0中MatrixFa
大数据处理框架Apache Spark入门 经验
什么是Spark Apache Spark 是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
使用Docker在本地搭建hadoop，spark集群 经验
使用Docker在本地搭建hadoop，spark集群 简介和环境说明 本环境使用的单个宿主主机，而不是跨主机集群，本spark集群环境存在的意义可能在于便于本地开发测试使用，非常轻量级和便捷。这
Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析 经验
来自： https://community.qingcloud.com/topic/341/spark-tungsten-sort-based-shuffle-分析 Tungsten-sort 算不得一个全新的shuffle
961408017 微型的Java Web框架 Spark 经验
Spark是一个微型的Java Web框架，它的灵感来自于Sinatra，它的目的是让你以最小的代价创建出一个Java Web应用。 示例代码： import static spark.Spark
fmms 基于Java的IM客户端 Spark IM 经验
Spark是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。 Open Source File Transfer
从Hadoop到Spark的架构实践 经验
8/2824889 当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，Spark Summit China在北京召开，场面火爆；同年，Spark Meetup在北京、上海、深圳和杭
关于Spark的基本概念和特性简介 经验
Spark是近年来发展较快的分布式并行数据处理框架，可以与Hadoop联合使用，增强Hadoop的性能。同时，Spark还增加了内存缓存、流数据处理、图数据处理等更为高级的数据处理能力。这里简单介绍了
Hadoop和Spark的处理模型比较 经验
概述 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop
Spark核心概念RDD（Resilient Distributed Datasets） 经验
http://my.oschina.net/sulliy/blog/617259 本文介绍Spark的RDD。作为一个概念，RDD本身是与编程语言无关的，你即可以用Scala实现，也可以是Java
Spark本地开发环境搭建 经验
本文使用Scala2.10.6，sbt。请自行提前装好。 设置SSH，本地免密码登录 因为Spark master需要ssh到Spark worker中执行命令，所以，需要免密码登录。 cat ~/.ssh/id