今年的 Spark + AI Summit 2019 databricks 开源了几个重磅的项目，比如 Delta Lake，Koalas 等，Koalas 是一个新的开源项目，它增强了 PySpark 的 DataFrame API，使其与 pandas 兼容。Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长，pandas 已成为生态系统的关键。 当数据科学家拿到一个数据集时，他们会使用 pandas 进行探索。 它是数据清洗和分析的终极工 w397090770 8年前 (2016-07-25) 216036℃ 0评论844喜欢
《Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化，为该框架明年的发展奠定了方向，所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列的介 w397090770 8年前 (2016-07-14) 7567℃ 2评论4喜欢
《Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化，为该框架明年的发展奠定了方向，所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列 w397090770 8年前 (2016-07-12) 9729℃ 4评论11喜欢
我们在使用Spark的时候有时候需要将一些数据分发到计算节点中。一种方法是将这些文件上传到HDFS上，然后计算节点从HDFS上获取这些数据。当然我们也可以使用addFile函数来分发这些文件。addFile addFile方法可以接收本地文件（或者HDFS上的文件），甚至是文件夹（如果是文件夹，必须是HDFS路径），然后Spark的Driver和Exector w397090770 8年前 (2016-07-11) 12520℃ 0评论13喜欢
《Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark 2.0带来的新技术等。Spark 2.0是Apache Spark的下一个主要版本。此版本在架构抽象、API以及平台的类库方面带来了很大的变化，为该框架明年的发展奠定了方向，所以了解Spark 2.0的一些特性对我们能够使用它有着非常重要的作用。本博客将对Spark 2.0进行一序列的介 w397090770 8年前 (2016-07-05) 8768℃ 0评论11喜欢
在Sortable公司，很多数据处理的工作都是使用Spark完成的。在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Spark job性能的一个技巧，也就是修改数据的分区数，本文将举个例子并详细地介绍如何做到的。查找质数比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找 w397090770 8年前 (2016-06-24) 23427℃ 2评论45喜欢
Spark Summit 2016 San Francisco会议于2016年6月06日至6月08日在美国San Francisco进行。本次会议有多达150位Speaker，来自业界顶级的公司。 由于会议的全部资料存储在http://www.slideshare.net网站，此网站需要翻墙才能访问。基于此本站收集了本次会议的所有PPT资料供大家学习交流之用。本次会议PPT资料全部通过爬虫程序下载，如有问题 w397090770 8年前 (2016-06-15) 3359℃ 0评论9喜欢
在即将发布的Apache Spark 2.0中将会提供机器学习模型持久化能力。机器学习模型持久化（机器学习模型的保存和加载）使得以下三类机器学习场景变得容易： 1、数据科学家开发ML模型并移交给工程师团队在生产环境中发布； 2、数据工程师把一个Python语言开发的机器学习模型训练工作流集成到一个Java语言开发的机器 w397090770 8年前 (2016-06-04) 3428℃ 3评论3喜欢
本文原文：Apache Spark as a Compiler: Joining a Billion Rows per Second on a Laptop Deep dive into the new Tungsten execution engine：https://databricks.com/blog/2016/05/23/apache-spark-as-a-compiler-joining-a-billion-rows-per-second-on-a-laptop.html本文已经投稿自：http://geek.csdn.net/news/detail/77005 《Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能》文中简单地介绍了Spark 2.0相关 w397090770 8年前 (2016-05-27) 5948℃ 1评论16喜欢
在Spark 1.x版本，我们收到了很多询问SparkContext, SQLContext和HiveContext之间关系的问题。当人们想使用DataFrame API的时候把HiveContext当做切入点的确有点奇怪。在Spark 2.0，引入了SparkSession，作为一个新的切入点并且包含了SQLContext和HiveContext的功能。为了向后兼容，SQLContext和HiveContext被保存下来。SparkSession拥有许多特性，下面将展示SparkS w397090770 8年前 (2016-05-26) 14001℃ 0评论13喜欢
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