sparkKuaidada数据分析多好,快,比hadoop吃硬件多 。大数据处理为什么选择spark?大数据处理为什么选择Spark而不是Hadoop?目前,Spark生态系统已经发展成为包含多个子项目的集合 , 包括SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目,Spark是一种基于内存计算的大数据并行计算框架 , 提高了大数据环境下数据处理的实时性,保证了高容错性和高可扩展性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件上形成集群 。
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阿里巴巴集团专家推荐 , 阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写 。本书分为三个部分:准备部分(第1 ~ 2章),介绍Spark的环境搭建、设计理念、基本架构,帮助读者了解一些背景知识 。核心设计章节(第3-7章)重点介绍了SparkContext的初始化、存储系统、任务提交和执行、原理和源代码分析 。
3、大数据入门书籍有哪些?Hive编程指南适合对大数据感兴趣的爱好者和正在使用Hadoop系统的数据库管理员 。Hive编程指南介绍了如何使用Hive SQL方法HiveQL对Hadoop分布式文件系统上存储的大数据集进行汇总、查询和分析 。《Hive编程指南》通过大量实例介绍了如何在用户环境下安装和配置Hive,并详细阐述了Hadoop和MapReduce,演示Hive如何在Hadoop生态系统中工作 。
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