Spark 伪分布式 & 全分布式 安装指南 经验
0、前言 3月31日是 Spark 五周年纪念日，从第一个公开发布的版本开始，Spark走过了不平凡的5年：从刚开始的默默无闻，到13年的鹊起，14年的大爆发。Spark核心之上有分布式的机器学习，SQL，streaming和图计算库。
jopen 不同的瑞士军刀：对比 Spark 和 MapReduce 经验
Apache 基金会下的 Spark 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce
Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失 经验
https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失，想享受这个特性，需要满足如下条件：
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Fregata: Spark上支持万亿维机器学习模型 经验
练数据量更大。 通常认为，当模型的规模超过单节点的容量后，基于MapReduce计算模型的Spark, Hadoop MapReduce就无法支持了。为了解决这一问题，Parameter Serv
Spark奠基者博士论文中文版出来了 资讯
经过长达3个月的历程终于全部翻译完成。 该论文是Spark主要开发者Matei Zaharia的博士论文，全文共6章，超过4万字，是一部Spark方面的基本文献。从10月底开始，通过 社区招募 ，先
陈超：Spark这一年，从开源到火爆 资讯
net/article/2015-03-10/2824162 2014年的大数据领域，Apache Spark（以下简称Spark）无疑最受瞩目。Spark，出自名门伯克利AMPLab之手，目前由商业公司Databricks保驾护航。自2014
Spark成为大数据分析领域新核心的五个理由 资讯
为了更为顺畅地实现Hadoop基础之上的高级与实时分析目标，Apache Spark凭借着自身的出色表现很快成为大数据领域的新核心。 在过去几年当中，随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性
Pinterest使用MemSQL和Spark Streaming进行实时数据分析 资讯
http://www.infoq.com/cn/news/2015/04/pinterest-memsql-spark-streaming Pinterest 是一家提供可视化书签工具的公司，这种工具可
王团结：如何用Hadoop/Spark构建七牛数据平台 资讯
YARN or Mesos？Spark痛点探讨 ”、“ Mesos资源调度与管理的深入分享与交流 ”、及“ 主流SQL on Hadoop框架选择 ”之后，CSDN Spark微信用户群邀请了王团结为大
IBM 想要通过 Apache Spark 影响百万工程师 资讯
6月15日消息，IBM今日宣布了一系列Apache Spark开源软件相关的措施，旨在更好地存储、处理以及分析大量不同类型的数据。 Spark是由加州大学伯克利分校开发的一个框架，通过将信息保存至
Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较 资讯
比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm;
IBM携手Spark，拥抱机器学习的下一个世代 资讯
Spark 是目前相当受欢迎的开源丛集运算架构，相较于 Hadoop，Spark 拥有敏捷快速的效能和便于应用的优势，因其采用内存储存数据资料，使它拥有高效运算；而通用的 API 协助使用者编写复杂的平行运算程序，让
使用Akka来优化Spark+ElasticSearch的准实时系统 资讯
000个查询，系统是无法承受的。 André Camilo 给出的第一种方案是使用Spark和ElasticSearch： 我们创建了一个Spark Streaming的数据流管道，该管道首先从JMS队列中读取消息
spark十分优秀，但并非银弹 资讯
已经有太多的文章说spark有多么的优秀了，我是非常认可的。比如：统一分析引擎，RDD抽象，dataset、df等编程接口，交互式编程的支持，稳定高效的机器学习算法库，高效的spark sql实现，基本
事实上，Spark是一项非常值得学习的技术 资讯
2013年年底，我第一次接触到Spark，当时我对Spark所使用的Scala语言产生了较大的兴趣。一段时间后，我做了一个预测泰坦尼克号船上人员生存概率的数据科学项目。事实证明这是一个更深入了解Spark概念和编程框架的绝佳途径。
变不可能为可能，Tachyon帮助Spark变小时级任务到秒 资讯
数据库，而且我们还开发了一套让Spark从RDBMS直接读取数据的流程。我们作为读取数据的一方对于数据库的schema并不完全清楚，所以我们先读取为动态类型的Spark DataFrame，分析了数据结构和内容之后再转换为RDD。
Mac版Spark获得更新 整体生产力都提升了 资讯
去年 12 月份，Readdle 推出了 Spark 电子邮件应用的 Mac 版本，这款应用程序能够为用户提供跨平台的邮件收发体验，并且支持新款 MacBook Pro 中加入的 Touch Bar 触控栏，而现在，这款应用已经更新到了
Spark Streaming 结合 Kafka 两种不同的数据接收方式比较 经验
端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的 在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个
spark快速大数据分析之读书笔记 经验
http://my.oschina.net/sucre/blog/617340 RDD编程 1、Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。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。
用Spark进行大数据处理之机器学习篇 经验
在本篇文章，作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。 1.引言 Spark机器学习API包含两个package：spark.mllib