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Linux安装软件依赖问题解决办法[code lang="java"][wyp@localhost Downloads]$ rpm -i --aid AdobeReader_chs-8.1.7-1.i486.rpm error: Failed dependencies: libatk-1.0.so.0 is needed by AdobeReader_chs-8.1.7-1.i486 libc.so.6 is needed by AdobeReader_chs-8.1.7-1.i486 libc.so.6(GLIBC_2.0) is needed by AdobeReader_chs-8.1.7-1.i486 libc.so.6(GLIBC_2.1) is needed by AdobeReader_chs-8.1.7-1.i486 libc.so.6(GLIBC_2.1.3) is n w397090770 10年前 (2014-10-09) 7844℃ 0评论4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》 第三次北京Spark Meetup活动将于2014年10月26日星期日的下午1:30到6:00在海淀区中关村科学院南路2号融科资讯中心A座8层举行，本次分享的主题主要是MLlib与分布式机器学 w397090770 10年前 (2014-10-09) 4471℃ 6评论6喜欢
Spark支持三种模式的部署：YARN、Standalone以及Mesos。本篇说到的Worker只有在Standalone模式下才有。Worker节点是Spark的工作节点，用于执行提交的作业。我们先从Worker节点的启动开始介绍。 Spark中Worker的启动有多种方式，但是最终调用的都是org.apache.spark.deploy.worker.Worker类，启动Worker节点的时候可以传很多的参数：内存、核、工作 w397090770 10年前 (2014-10-08) 11361℃ 3评论7喜欢
Spark 1.1.0中兼容大部分Hive特性，我们可以在Spark中使用Hive。但是默认的Spark发行版本并没有将Hive相关的依赖打包进spark-assembly-1.1.0-hadoop2.2.0.jar文件中，官方对此的说明是：Spark SQL also supports reading and writing data stored in Apache Hive. However, since Hive has a large number of dependencies, it is not included in the default Spark assembly 所以，如果你直 w397090770 10年前 (2014-09-26) 12907℃ 5评论9喜欢
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 但是Spark官方文档给出的属性只是简单的介绍了一下含义，许多细节并没有涉及到。本文及以后几篇文章将会对Spark官方的各个属性进行说明介绍。以下是根据Spark 1.1.0文档中的属性进行说明。Application相关属性绝大多数的属性控制应用程序的内部设置，并且默认值 w397090770 10年前 (2014-09-25) 18086℃ 1评论20喜欢
随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来。在Spark中提供了三个地方用于配置：Spark properties：这个可以控制应用程序的绝大部分属性。并且可以通过 SparkConf 对象或者Java 系统属性进行设置；环境变量(Environment variables)：这个可以分别对每台机器进行相应的设置，比如IP。这个可以在每台机器的 $SPARK_HOME/co w397090770 10年前 (2014-09-24) 57214℃ 1评论22喜欢
我们都知道Hadoop中的shuffle（不知道原理？可以参见《MapReduce：详细介绍Shuffle的执行过程》），Hadoop中的shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它是基于排序的。同样，在Spark中也是存在shuffle，Spark 1.1之前，Spark的shuffle只存在一种方式实现方式，也就是基于hash的。而在最新的Spark 1.1.0版本中引进了新的shuffle实现（《Spark 1.1.0正式发 w397090770 10年前 (2014-09-23) 15703℃ 3评论15喜欢
Mahout项目发展到了今天已经实现了许多的算法。下面列出Mahout项目主要的算法名称，供大家参考。一、协同过滤 Collaborative Filtering 1、基于用户的协同过滤 User-Based Collaborative Filtering 2、基于项目的协同过滤统 Item-Based Collaborative Filtering 3、交替最小二乘张量分解 Matrix Factorization with Alternating Least Squares 4、基 w397090770 10年前 (2014-09-23) 9521℃ 0评论17喜欢
Apache Spark是快速的通用集群计算系统。它在Java、Scala以及Python等语言提供了高层次的API，并且在通用的图形计算方面提供了一个优化的引擎。同时，它也提供了丰富的高层次工具，这些工具包括了Spark SQL、结构化数据处理、机器学习工具(MLlib)、图形计算(GraphX)以及Spark Streaming。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章， w397090770 10年前 (2014-09-18) 3604℃ 0评论6喜欢
![Hadoop新手入门视频百度网盘下载[全十集]](https://www.iteblog.com/pic/iteblog.png)
