早上时间匆忙，我将于晚点时间详细地介绍Spark 1.4的更新，请关注本博客。 Apache Spark 1.4.0的新特性可以看这里《Apache Spark 1.4.0新特性详解》。 Apache Spark 1.4.0于美国时间的2015年6月11日正式发布。Python 3支持，R API，window functions，ORC，DataFrame的统计分析功能，更好的执行解析界面，再加上机器学习管道从alpha毕业成 w397090770 10年前 (2015-06-12) 4730℃ 0评论11喜欢
我（不是博主，这里的我指的是Shivaram Venkataraman）很高兴地宣布即将发布的Apache Spark 1.4 release将包含SparkR，它是一个R语言包，允许数据科学家通过R shell来分析大规模数据集以及交互式地运行Jobs。 R语言是一个非常流行的统计编程语言，并且支持很多扩展以便支持数据处理和机器学习任务。然而，R中交互式地数据分析常 w397090770 10年前 (2015-06-10) 8241℃ 0评论12喜欢
在Spark 1.4中引入了REST API，这样我们可以像Hadoop中REST API一样，很方便地获取一些信息。这个ISSUE在https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-3644里面首先被提出，已经在Spark 1.4加入。 Spark的REST API返回的信息是JSON格式的，开发者们可以很方便地通过这个API来创建可视化的Spark监控工具。目前这个API支持正在运行的应用程序，也支持 w397090770 10年前 (2015-06-10) 15809℃ 0评论8喜欢
概论 SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的data frame，支持类似查询、过滤以及聚合的操作（类似于R中的data frames：dplyr)，但是这个可以操作大规模的数据集。SparkR DataFrames DataFrame是数据组织成一个带有列名称的分布式数据集。在概念上和关系 w397090770 10年前 (2015-06-09) 36618℃ 1评论50喜欢
社区在Spark 1.3中开始引入了DataFrames，使得Apache Spark更加容易被使用。受R和Python中的data frames激发，Spark中的DataFrames提供了一些API，这些API在外部看起来像是操作单机的数据一样，而数据科学家对这些API非常地熟悉。统计是日常数据科学的一个重要组成部分。在即将发布的Spark 1.4中改进支持统计函数和数学函数（statistical and mathem w397090770 10年前 (2015-06-03) 14012℃ 2评论3喜欢
Apache Spark 1.3.0引入了Direct API，利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据，并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息，并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效。但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量，而Spark Streaming系统并没有将这个消费的偏移量发送到Zookeeper中， w397090770 10年前 (2015-06-02) 25717℃ 36评论22喜欢
CSV格式的文件也称为逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号。在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的），其文件以纯文本形式存表格数据（数字和文本）。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符 w397090770 10年前 (2015-06-01) 61249℃ 2评论26喜欢
基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时 w397090770 10年前 (2015-05-30) 37453℃ 2评论76喜欢
《Spark meetup(Beijing)资料分享》 《Spark meetup(杭州)PPT资料分享》 《北京第二次Spark meetup会议资料分享》 《北京第三次Spark meetup会议资料分享》 《北京第四次Spark meetup会议资料分享》 《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》 《北京第六次Spark meetup会议资料分享》 《杭州第三次Spark meetup会议 w397090770 10年前 (2015-05-29) 5404℃ 0评论3喜欢
MapReduce和Spark比较 目前的大数据处理可以分为以下三个类型： 1、复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间； 2、基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间； 3、基于实时数据流的数据处理（streaming data processing），通常的时间 w397090770 10年前 (2015-05-28) 4930℃ 0评论7喜欢
