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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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作为第三代机器学习工具,spark被视为替换Hadoop的下一代数据处理解决方案.包括了迭代计算,批处理计算,内存计算,流式计算,数据查询分析计算及图计算,提供了强大的内存计算引擎...
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简介这篇文章主要介绍了【数据科学·Spark大数据计算入门】以及相关的经验技巧,文章约11566字,浏览量123,点赞数5,值得参考!课程简介作为大数据计算系统的代表,...
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那么集群模式的分布式平台在大数据处理方面逐步替代传统的单机服务器。特别是基于内存的Spark分布式计算框架的出现,让绝大部分的海量数据的处理问题迎刃而解。本文针对聚类算...
有一些公司用Flink集群实现了社交网络,网络爬虫等服务。这个也体现了Flink作为计算引擎的通用性,并得益于Flink内置的灵活的状态支持。总的来说,Spark和Flink都瞄准了在一...
大数据从概念走向落地,得益于大数据技术的成熟,尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架,为大数据在企业当中的现实落地,提供了稳固的技术支持,而随着大数据的发展,大数据技术也...
论文编号201706-171论文题目Spark大数据处理的工作流系统设计与实现收录期刊上传封面中文期刊英文期刊期刊名称(中文)期刊名称(英文)年,卷()上传封面中文专著英文专著...
内容提示:硕士学位论文基于大数据Spark平台的k-means算法优化设计与实现摘要在技术发展和社会生产不断发展的背景下,大数据来源于国防、、商业、...