其实就是坚持（跑步）加控制（饮食）。从5月16日开始我将工作重心转移到了对Spark的研究上，我将在下面一一道来。 Spark源码研究 15年1月，我和其它同事一起在杭州开发《御膳房》的时候，我意

master ，之后 hadoop2.0 之后引入 yarn 进行资源的统一管理； Spark ： Spark 的原理是将任务进行分解，并且在每一步任务上进行相应的操作处理，同时根据操作处理顺序构建

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

rson]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列

支持的存储策略，不同的策略，存储方式是不同的。用户可以针对不同类型的文件，定制相应的存储策略。 说到异构存储，很多人可能会想到 Spark 社区提出的 Tachyon，它是 Distributed cache system on HDFS，最初是为了解决不同应用程序间共享

Hadoop的唯一选择，负责将SQL解析成MR任务运行在大数据上，实现交互式查询、报表等功能。就在那个时候，Spark社区的小伙伴就意识到可以使用Spark作为执行引擎替换Hive中的MR，这样可以使Hive的执行效率得到极大提升。

，建议使用 controlBarContent 属性来指定要包含在控件栏区域中的组件集。使用 Spark Panel 类的 controlBarLayout 属性来指定控件栏区域的布局。 l Appl

Windows Exodus, Pandion, Psi, Spark Linux Gajim, Gossip, Kopete, Pidgin, Psi, Spark, Tkabber Macintosh Adium

以省掉这些IO 开销，那么对计算速度的提升将是巨大的，因此业界兴起了一股基于内存计算的潮流，而Spark则是这方面的佼佼者。它提出了RDD的概念，通过对RDD的 使用将每轮的计算结果分布式地放在内存中

以省掉这些IO开销，那 么对计算速度的提升将是巨大的，因此业界兴起了一股基于内存计算的潮流，而Spark则是这方面的佼佼者。它提出了RDD的概念，通过对RDD的使用将每 轮的计算结果分布式地放在内存中

本都是必须考虑的。 就拿Spark Hive和Hive来说，同样是在Yarn上来跑P，而且替换任务的执行引擎也很方便。 修改任务执行引擎 的确，Spark的大多数任务都会比MapRed

e来做分析与计算； Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用 Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop

Int = 12 //var 可变类型 scala> var name = "spark" name: String = spark scala> name="SCALA" name: String = SCALA

批处理计算 Hadoop MapReduce，Spark等 流式计算 Scribe，Flume，Storm，S4, Spark Steaming等 迭代计算 HaLoop，i

HIVE-8858 ] -         Visualize generated Spark plan [Spark Branch] [ HIVE-9139 ] -         Clean up

工具，目前支持的工具包括：Deeplearning4j、GraphLab、H2O、Julia、MLlib、Theano、Torch7、Vowpal、Wabbit。 SocketPlane ：一个解

原文 http://www.infoq.com/cn/news/2015/06/Java-Spark-Jodd-Ninja 任何语言都有优缺点。对Java而言，它安全、经过严格测试、向后兼容，但却

后，发现那些代码片段太 Demo 了，而直接这么拷贝过来的代码片段往往隐含着巨大的危险。我一直在读 Spark 的代码，我就去翻阅了 Spark 中读取 Kafka 的代码，写的很漂亮，而且是 “工业级” 的，复用度也足够

存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对