美国时间2015年2月09日Spark 1.2.1正式发布了，邮件如下：Hi All,I've just posted the 1.2.1 maintenance release of Apache Spark. We recommend all 1.2.0 users upgrade to this release, as this release includes stability fixes across all components of Spark.- Download this release: http://spark.apache.org/downloads.html- View the release notes: http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-2-1.html- w397090770 10年前 (2015-02-10) 3437℃ 0评论1喜欢
在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序 w397090770 10年前 (2015-02-04) 14241℃ 1评论16喜欢
目前的Spark RDD只提供了一个基于迭代器(iterator-based)、批量更新(bulk-updatable)的接口。但是在很多场景下，我们需要扫描部分RDD便可以查找到我们要的数据，而当前的RDD设计必须扫描全部的分区(partition )。如果你需要更新某个数据，你需要复制整个RDD！那么为了解决这方面的问题，Spark开发团队正在设计一种新的RDD：IndexedRDD。它是 w397090770 10年前 (2015-02-02) 6778℃ 0评论7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》 北京第五次Spark meetup会议 w397090770 10年前 (2015-01-31) 3723℃ 0评论4喜欢
活动时间 1月24日下午14:00活动地点 地址：海淀区中关村软件园二期，西北旺东路10号院东区，亚信大厦 一层会议室 地图：http://j.map.baidu.com/L_1hq 为了保证大家乘车方便，特提供活动大巴时间：13:20-13:40位置：http://j.map.baidu.com/SJOLy分享内容: 邵赛赛 Intel Spark Streaming driver high availability w397090770 10年前 (2015-01-22) 15584℃ 0评论2喜欢
经过这段时间的整理以及格式调整，以及纠正其中的一些错误修改，整理出PDF下载。下载地址：[dl href="http://download.csdn.net/detail/w397090770/8337439"]CSDN免积分下载[/dl] 完整版可以到这里下载Learning Spark完整版下载附录：Learning Spark目录Chapter 1 Introduction to Data Analysis with Spark What Is Apache Spark? A Unified Stack Who Us w397090770 10年前 (2015-01-07) 32524℃ 6评论83喜欢
Spark支持读取很多格式的文件，其中包括了所有继承了Hadoop的InputFormat类的输入文件，以及平时我们常用的Text、Json、CSV (Comma Separated Values) 以及TSV (Tab Separated Values)文件。本文主要介绍如何通过Spark来读取Json文件。很多人会说，直接用Spark SQL模块的jsonFile方法不就可以读取解析Json文件吗？是的，没错，我们是可以通过那个读取Json w397090770 10年前 (2015-01-06) 26867℃ 10评论15喜欢
下面的操作会影响到Spark输出RDD分区（partitioner）的： cogroup, groupWith, join, leftOuterJoin, rightOuterJoin, groupByKey, reduceByKey, combineByKey, partitionBy, sort, mapValues (如果父RDD存在partitioner), flatMapValues(如果父RDD存在partitioner), 和 filter (如果父RDD存在partitioner)。其他的transform操作不会影响到输出RDD的partitioner，一般来说是None，也就是没 w397090770 10年前 (2014-12-29) 16539℃ 0评论5喜欢
在很多应用场景都需要对结果数据进行排序，Spark中有时也不例外。在Spark中存在两种对RDD进行排序的函数，分别是 sortBy和sortByKey函数。sortBy是对标准的RDD进行排序，它是从Spark 0.9.0之后才引入的（可以参见SPARK-1063）。而sortByKey函数是对PairRDD进行排序，也就是有Key和Value的RDD。下面将分别对这两个函数的实现以及使用进行说明。 w397090770 10年前 (2014-12-26) 83625℃ 7评论88喜欢
Akka学习笔记系列文章： 《Akka学习笔记：ACTORS介绍》 《Akka学习笔记：Actor消息传递(1)》 《Akka学习笔记：Actor消息传递(2)》 《Akka学习笔记：日志》 《Akka学习笔记：测试Actors》 《Akka学习笔记：Actor消息处理-请求和响应(1) 》 《Akka学习笔记：Actor消息处理-请求和响应(2) 》 《Akka学 w397090770 10年前 (2014-12-22) 5636℃ 0评论7喜欢
