云计算分布式大数据spark实践高手之路.pdf

大数据平台与编程第5章 Spark分布式计算框架.pptx 第5章Spark分布式计算框架;?Spark背景;Spark背景;Spark背景;;;JVM和任务管理优化： Spark基于JVM（JavaVirtualMachine）进行了优化。Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，这是基于进程的操作；而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。每次启动JVM的时间可能就需要几秒甚至十几秒，那么当Task多了，Hadoop就比Spark花了更多时间。;;;;?Spark生态系统;Spark生态系统;;（3）Spark引入弹性分布式数据

2024-09-08 约1.45千字 59页立即下载

Spark上的分布式矩阵计算.pdf

2018-11-04 约小于1千字 42页立即下载

第3章 Spark RDD弹性分布式数据集.pptx 第3章SparkRDD弹性分布式数据集;学习目标/Target;学习目标/Target;章节概述/Summary;目录/Contents;目录/Contents;RDD简介;3.1RDD简介;3.1RDD简介;RDD的创建;3.2RDD的创建;3.2.1基于文件创建RDD;Spark提供了textFile()方法，用于从文件系统中的文件读取数据并创建RDD，包括本地文件系统、HDFS、AmazonS3等，其语法格式如下。;;;3.2.2基于数据集合创建RDD;Spark提供了parallelize()方法，用于从数据集合（数组、List集合等）读取数据并创建RDD，其语法格式如下。;接下来，演

2025-04-15 约1.23千字 71页立即下载

第3章 Spark RDD弹性分布式数据集.pptx 第3章SparkRDD弹性分布式数据集《Spark大数据分析与实战(第2版)》熟悉RDD的依赖关系，能够区分RDD的窄依赖和宽依赖了解RDD,能够从不同方面介绍RDD 掌握RDD的处理过程，能够使用转换算子和行动算子操作RDD 掌握RDD的创建，能够基于文件和数据集合创建RDD 学习目标/Target 熟悉RDD的分区，能够指定RDD的分区数量熟悉DAG的概念，能够叙述什么是DAG 掌握RDD在Spark中的运行流程，能够说明RDD被解析为Task执行的过程掌握RDD持久化机制，能够使用persist()方法和cache()方法持久化RDD 熟悉RDD容错机制，能够叙述RDD的故障恢

2025-04-23 约1.48万字 10页立即下载

Spark读取HBase数据做分布式计算电脑资料.pptx Spark读取HBase数据做分布式计算电脑资料目录contents分布式计算与大数据处理背景Spark与HBase集成原理及优势搭建基于Spark和HBase的分布式计算环境编写代码实现Spark读取HBase数据进行分布式计算实验结果展示与性能评估总结与展望 01分布式计算与大数据处理背景数据量爆炸式增长随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据量呈现爆炸式增长，传统数据处理方式已无法满足需求。数据类型多样化除了结构化数据，半结构化和非结构化数据也越来越重要，如何处理这些复杂数据类型成为新的挑战。数据价值挖掘大数据蕴含着巨大的价值，通过有效的数据分析和挖掘，可以为企业和社会带来巨大的经济

2025-04-08 约4.39千字 33页立即下载

Spark大数据分析课件第4章弹性分布式数据集.pptx RDD概述 RDD概述 RDD概述应 RDD概述 RDD(ResilientDistributedDataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。 RDD可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后

2025-02-17 约6.75千字 49页立即下载

Spark：一个高效的分布式计算系统.pdf Spark：一个高效的分布式计算系统概述什么是Spark Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark 基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce 的是Job中间输出和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。其架构如下图所示： Spark与Hadoop的对比 Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。 Spark更适合于迭代运算比较多的ML

2024-10-16 约1.31万字 13页立即下载

第3章 Spark RDD弹性分布式数据集-教学设计.doc 博学谷——让IT教学更简单，让IT学习更有效 PAGE12 PAGE2 《Spark大数据分析与实战（第2版）》教学设计课程名称：授课年级：授课学期：教师姓名：年月课题名称第3章SparkRDD弹性分布式数据集计划课时 6课时教学引入虽然Hadoop中的MapReduce具有负载平衡、容错性高和可拓展性强的优点，但是在进行迭代计算时要进行频繁的磁盘读写操作，执行效率较低。与之相比，Spark中的RDD可以有效地解决这一缺点。RDD是Spark提供的一个重要的抽象概念，可以将RDD理解为一个分布式存储在Spark集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作建立依赖关

2025-04-16 约3.46千字 6页立即下载

王家林的云计算分布式大数据Hadoop最佳实践.docx 一：课程简介：Hadoop天生是解决大数据高并发问题的，是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。互联网企业、金融机构、政府组织和云计算服务企业每天都会产生大量的数据并面临高并发的严峻考验，传统的关系型数据库已经无法满足大数据量高并发的要求，作为云计算实现规范和实施标准的Hadoop应运而生。使用Hadoop，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序，从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储，而且Hadoop的运算和存储是可靠的、高效的、可伸缩的，能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据，是分布式大数据处理的存储的理想选择。“云计算分布式大数据Hadoo

2017-01-02 约2.76千字 5页立即下载

分布式计算、云计算与大数据 第2版课件汇总第1--5章 分布式计算概论 --- 云计算编程实践.ppt 第1章分布式计算概论提纲 Ø1.1分布式计算概念 Ø1.2分布式计算模式 Ø1.3分布式基础问题与理论 Ø1.4经典分布式（计算）系统《分布式计算、云计算与大数据》 分布式计算的定义 分布式计算是一门计算机科学，主要研究对象是分布式系统。在介绍分布式计算概念前，首先简单了解一下什么是分布式系统。简单地说，一个分布式系统是由若干通过网络互联的计算机组成的软硬件系统[1]，且这些计算机互相配合以完成一个共同的目标（往往这个共同的目标称为“项目”） 分布式计算指在分布式系统上执行的计算。分布式计算是将一个大型计算任务分成很多部分分别交给其他的计算机处理，并将所有的计算结果合并为原问题

2025-03-20 约20.7万字 418页立即下载

2025-05-17 约5.41万字 86页立即下载

Spark平台下分布式图像分割方法的深度剖析与实践.docx Spark平台下分布式图像分割方法的深度剖析与实践一、引言 1.1研究背景与意义在大数据时代，随着数字设备的普及和互联网技术的飞速发展，图像数据量呈爆发式增长。从日常生活中的照片、视频，到医学领域的CT影像、MRI图像，再到遥感领域的卫星图像等，图像数据已渗透到各个领域。这些海量的图像数据蕴含着丰富的信息，然而如何从这些数据中快速、准确地提取有用信息成为了亟待解决的问题。图像分割作为计算机视觉领域的关键技术，旨在将图像划分为若干个具有特定意义的区域，每个区域对应图像中的不同对象或场景，为后续的图像分析、目标识别、图像理解等任务提供基础。传统的图像分割方法，如基于阈值的分割、基于区

2025-02-27 约3.49万字 27页立即下载

王家林的云计算分布式大数据Hive数据仓库最佳实践 .pdf 王家林的云计算分布式大数据Hive数据仓库最佳实践一:课程简介: 或许Hive会是数据仓库的终结者…… 作为企业Hadoop应用的核心产品，Hive承载着FaceBook、淘宝等大佬95%以上的离线统计，很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成. Hive可以让你轻松的在Hadoop中存储、查询和分析海量数据。二:课程特色 1，深入浅出中动手实作; 2，对Hive深入浅出的剖析; 3，掌握Hive的优化技术; 4，Hive和亚马逊云计算 三:适合对象: 软件工程师; 数据库开发人员; 网络后台开发人员; 运维人员; 四:基础要求了解Linux系统; 了解网络; 了解Java; 五:讲师

2024-11-29 约2.06千字 5页立即下载

实时分布式并行计算架构下轨迹流数据聚类方法的深度剖析与实践.docx 实时分布式并行计算架构下轨迹流数据聚类方法的深度剖析与实践一、引言 1.1研究背景随着物联网、传感器和移动互联网等技术的飞速发展，大量的轨迹流数据不断产生。轨迹流数据是指随时间连续变化的移动对象轨迹数据序列，广泛存在于智能交通、物流配送、社交网络、野生动物追踪等众多领域。在智能交通系统中，海量车辆的行驶轨迹流数据记录了城市交通的实时状态，为交通拥堵预测、交通信号优化以及智能出行规划提供了关键信息。在物流配送领域，配送车辆的轨迹流数据有助于优化配送路线、提高配送效率和降低物流成本。在社交网络中，用户的移动轨迹流数据能够反映用户的社交活动模式、兴趣爱好以及社交关系网络。在野生动物追踪方面

2025-05-23 约2.95万字 22页立即下载

2024-03-09 约1.1万字 21页立即下载