该说，无论是Spark，Summingbird，还是Pig，都在尝试做同一件事情： 借助自己的DSL或原语在流式和批量两套引擎上表达(近)实时和离线数据处理能力 。 Spark本身依赖RDD，实现了Spark

基本数据流 参数服务器模型 高级数据流 我们将对每一种方法进行简单的介绍，我们使用Apache Spark作为基本数据流方法的示例，使用PMLS（Petuum）作为参数服务器模型的示例，使用Tensor

Observable API 和 Spark Streaming（支持现有的 Spark job）进行流处理。通过提供一系列的选项，你可以选择最适合任务的函数式编程模块。 Spark Streaming 集成特性如下：

四、Shark 简介 ：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实

择的技术。 机器学习管道的强大面孔 Netflix当前几种生成机器学习管道的关键角色是Spark, MLlib, Python, R和Docker。 下面来了解下一个典型的视频推荐的机器学

通过改写ES 去掉Translog日志相关的功能 Version Version可以让ES实现并发修改，但是带来的性能影响也是极大的,这里主要有两块： 需要访问索引里的版本号，触发磁盘读写 锁机制

Mahout来快速创建高效扩展性又好的机器学习应用。Mahout结合了诸如H2O算法、Scala、Spark和Hadoop MapReduce等模块，为开发人员提供了一个构建可扩展算法的环境。现在最新的版本是去年11月6日发布的0

业的一生/ Spark是时下很火的计算框架，由UC Berkeley AMP Lab研发，并由原班人马创建的Databricks负责商业化相关事务。而SparkSQL则是Spark之上搭建的SQL解决方案，主打交互查询场景。

工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火

,一个系统中既有离线任务(mr,hive), 也有基于内存计算(hbase,impala,spark),流计算(storm,sparkstreaming)等多种类型 的作业,长ETL任务,短SQL-on-Hadoop任务

add_child(split_outcome, split_sublists) return root决策树的构建 8. 决策树在Spark的实现划分特征 每一个样本应该被分到哪个桶聚合每一个桶的统计信息计算每次分割的信息增量 找到该层

数据。 在整个2014年间，业界对于 Apache Spark 的兴趣达到了一个高峰，这是一套使用Scala编写的数据分析工具。Spark中包含了一套由 Spray 编写的HTTP接口，它的后端使用了

实现了。 InfoQ：Yarn会朝着通用资源管理和调度方向发展吧？包括对 MapReduce、Spark 短作业的支持，以及对 Web Service 等长服务的支持 王峰：恩。我觉得这是Hadoop社区最大的成长空间，一开始1

TableInputFormatConfigurator are not affected. The kudu-spark sub-project has been renamed to follow naming conventions

能表现。”rnrnApache的流数据处理系统携手Spark，旨在进一步提升性能水平并改进调试功能。rnrn大数据专家们在讨论Apache Spark与Apache Storm之间的流数据处理能力时，

json：这里面保存了一些metadata的数据，例如对于spark "name": "spark", "description": "Spark is a fast and general cluster

emann又太小众了 实时统计，缺乏成熟的解决方案。Storm就是一个底层的执行引擎，而Spark还缺少时间窗口等抽象。 日志自动分类，还没有开源工具可以做到 summo logic 那样的效果 自定

，有必要记录一下，避免下次遇到时又要重新研究。 利用spark读取es数据源的简单示例 import org.elasticsearch.spark.sql._ val esOptions = Map("es

KV （以前的Riak）和 Riak S2 （以前的Riak CS），并集成了 Apache Spark 用于内存内分析，集成Redis作为缓存以提升性能，集成Apache Solr实现查询功能。

Pivotal最近发布了 Spring XD 1.1 GA 新功能包括使用Reactor、RxJava、Spark Streaming和Python进行流处理。此外，支持 Kafka 、批量处理和RabbitMQ压缩