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基于spark 监督分析

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特别是对于Spark源代码分析 book，金融是否需要hadoop、spark等大数据分析工具？Spark源码的SparkSubmit过程分析本文主要实现SparkSubmit过程的源码分析 。Spark大数据处理技术，基于Spark 0.9版本，是对Spark和Spark生态系统相关技术书籍的全面介绍，是国内第一本深入介绍Spark原理和技术书籍的框架 。

1、ApacheSpark在海致大数据平台中的优化实践本文由免费海智网络科技公司翟分享 。ApacheSparkContributor专注于大数据技术领域 ， 在SparkSQL引擎调优方面经验丰富 。海智全称海智网络科技公司成立于2013年7月 。作为一家技术驱动的创业型公司，海智的创始团队拥有丰富的技术经验 。核心团队成员均为来自百度、微软、IBM、EMC、硅谷等知名公司的资深互联网专家 。

2、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势【基于spark 监督分析】Storm相比Spark和hadoop有优势 。Storm的优势在于它是一个实时连续的分布式计算框架 。它一旦运行，就会一直处理计算中或者等待计算的状态，除非你杀了它 。Spark和Hadoop做不到 。当然，它们各有各的应用场景 。各有各的优势 。可以一起用 。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚 。Storm、Spark、Hadoop各有千秋，每个框架都有自己的最佳应用场景 。

Storm是流式计算的最佳框架 。Storm是用Java和Clojure写的 。Storm的优势是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统 。按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义 。Storm的适用场景:1)流数据处理Storm可以用来处理连续流动的消息 ， 处理后再将结果写入一个存储器 。

3、金融需要hadoop、 spark等这些大数据 分析工具吗?使用场景是怎样的...首先，金融行业涵盖面广，主要包括银行、投资、保险三大类 。具体来说有很多:商业银行、投资银行、证券、保险、小贷公司、租赁等等 。而且随着时代和技术的发展，各种新型金融机构不断涌现，比如消费贷、P2P等等 。其次，金融行业基本上是全球所有行业中最依赖数据的，也是最容易实现数据变现的 。我在这个回答里不纠结大数据和数据的区别 。

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