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收藏.本资料是集合20篇知网被引最高的基于spark的大数据论文，包括大数据Spark技术研究_刘峰波、大数据下基于Spark的电商实时推荐系统的设计与实现_岑凯伦、基于Spark的Apriori算法的改进_牛海玲、基于Spark的大数据混合计算模型_胡俊、基于Spark的大数据挖掘...
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基于Spark的并行计算的研究.【摘要】：互联网信息技术的迅猛发展为人们的信息交流带来便利性的同时,也使得全球的数据量呈现爆发式的激增。.大数据的产生,需要对这些数据进行分类处理。.顺应大数据时代而出现的MapReduce分布式并行计算框架,由于其低门槛...
Spark相对HadoopMR有大幅性能提升的一个前提就是大量大数据作业同一时刻需要加载进内存的数据只是整体数据的一个子集，且大部分情况下可以完全放入内存，正如Shark（Spark上的Hive兼容的datawarehouse）论文1.1节所述：
1.Spark是什么？Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用于离线计算，S…
PayPal高级工程总监AnilMadan写了这篇大数据的文章，一共有100篇大数据的论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解...
一，Spark优势特点作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算D…
大数据的技术基础：MapReduce、GoogleFileSystem和BigTable.分布式计算最初的技术起源都来自于Google的三篇论文：MapReduce、GFS（GoogleFileSystem）和BigTable，随后逐步发展成为Hadoop，Spark和Storm三大主流的分布式计算系统。.Yahoo的工程师DougCutting和Mike…
本文内容参考《Spark与Hadoop大数据分析》[美]文卡特·安卡姆著；《大数据架构详解从数据获取到深度学习》朱洁罗华霖著。大数据生态的两个主要部分是Hadoop软件框架和Spark内存级计算引擎。Hadoop包含四个项目：Hadoopcommon，HDFS...
基于Kubemetes的大数据流式计算Spark平台设计与实现.【摘要】：目前,云平台主要是基于传统的虚拟机技术来实现底层物理资源的管理和弹性伸缩,在启停速度、资源利用率、运维监控以及性能上有较大的资源开销。.大数据计算框架部署在云平台上是一种典型的...
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基于Spark的并行计算的研究.【摘要】：互联网信息技术的迅猛发展为人们的信息交流带来便利性的同时,也使得全球的数据量呈现爆发式的激增。.大数据的产生,需要对这些数据进行分类处理。.顺应大数据时代而出现的MapReduce分布式并行计算框架,由于其低门槛...
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1.Spark是什么？Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用于离线计算，S…
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一，Spark优势特点作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算D…
大数据的技术基础：MapReduce、GoogleFileSystem和BigTable.分布式计算最初的技术起源都来自于Google的三篇论文：MapReduce、GFS（GoogleFileSystem）和BigTable，随后逐步发展成为Hadoop，Spark和Storm三大主流的分布式计算系统。.Yahoo的工程师DougCutting和Mike…
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基于Kubemetes的大数据流式计算Spark平台设计与实现.【摘要】：目前,云平台主要是基于传统的虚拟机技术来实现底层物理资源的管理和弹性伸缩,在启停速度、资源利用率、运维监控以及性能上有较大的资源开销。.大数据计算框架部署在云平台上是一种典型的...
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