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数据分析 spark

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spark如何将两个数据库匹配成一个自己写的Spark教程，适合有一些hadoop和数据分析经验的朋友 。Spark的架构包括内核部分和四个官方子模块:SparkSQLSparkStreaming机器学习库MLlib图形计算库GraphX，可见Spark在Berkeley的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)的位置，Spark专注于数据计算，生产环境中数据的存储往往由Hadoop分布式文件系统HDFS承担 。

1、6何为伯克利 数据分析栈BDASMP3所谓的Spark是一个大数据计算平台 ， 起源于美国加州大学伯克利分校的AMPLab 。它于2011年开放，目前是Apache软件基金会的顶级项目 。随着Spark在大数据计算领域的出现，越来越多的企业开始关注和使用它 。2014年11月，Spark在DaytonaGraySort100TBBenchmark比赛中打破了HadoopMapReduce保持的排名记录 。
【数据分析 spark】
Spark的架构包括内核部分和四个官方子模块:SparkSQLSparkStreaming机器学习库MLlib图形计算库GraphX ， 可见Spark在Berkeley的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)的位置 。Spark专注于数据计算 ， 生产环境中数据的存储往往由Hadoop分布式文件系统HDFS承担 。

2、主流的 数据分析平台构架有哪些?1，HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架 ， 根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。

Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据 ， Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍 。Spark不能用来处理需要长期保存的数据，因为断电后内存会丢失数据 。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop ， 提供实时操作的特性，可以实时处理大数据流 。

3、 数据分析课程包括哪些内容?1、大数据前沿知识和hadoop介绍 ， 了解大数据的历史背景和发展方向 ， 掌握hadoop的两种安装配置 。2、hadoop部署高级精通Hadoop集群构建；深入分析了基于Hadoop架构的分布式文件系统HDFS 。3.java基础了解java编程的基本思想，熟练使用eclipse进行简单的Java编程 ， 熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程 。

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