首先，很感谢大家对本博客的支持。 在此我想给各位网友阐述两件事（1）、QQ群问题；（2）、网站无法注册问题。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop一、QQ群问题（定期清人） 我在今年五月份创建了一个QQ群（群号：138615359），用来讨论Hadoop、Spark等相关方面 w397090770 10年前 (2014-09-17) 3873℃ 4评论8喜欢
Spark 1.1.0已经在前几天发布了（《Spark 1.1.0发布:各个模块得到全面升级》、《Spark 1.1.0正式发布》），本博客对Hive部分进行了部分说明：《Spark SQL 1.1.0和Hive的兼容说明》、《Shark迁移到Spark 1.1.0 编程指南》，在这个版本对Hive的支持更加完善了，如果想在Spark SQL中加入Hive，并加入JDBC server和CLI，我们可以在编译的时候通过加上参 w397090770 10年前 (2014-09-17) 18491℃ 8评论10喜欢
本博客分享的其他视频下载地址：《传智播客Hadoop实战视频下载地址[共14集]》、《传智播客Hadoop课程视频资料[共七天]》、《Hadoop入门视频分享[共44集]》、《Hadoop大数据零基础实战培训教程下载》、《Hadoop2.x 深入浅出企业级应用实战视频下载》、《Hadoop新手入门视频百度网盘下载[全十集]》 本博客收集到的Hadoop学习书 w397090770 10年前 (2014-09-16) 119776℃ 4评论290喜欢
一、前提条件 1、安装好Java JDK 1.6或以上版本； 2、安装好Apache Maven。 如果上述条件准备好之后，下面开始用Maven编译Mahout源码二、git一份Mahout源码 用下面的命令从 Mahout GitHub 仓库Git（如果你电脑没有安装Git软件，可以参照这个安装《Git安装》）一份代码到本地[code lang="JAVA"]git clone git@github.com:apache/mahout.git w397090770 10年前 (2014-09-16) 6167℃ 0评论3喜欢
Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作，需要深入代码研究MapReduce的运行机制，这才对Shuffle探了个究竟。考虑到之前我在看相关资料 w397090770 10年前 (2014-09-15) 16295℃ 7评论59喜欢
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 今天我很激动地宣布Spark 1.1.0发布了，Spark 1.1.0引入了许多新特征（new features）包括了可扩展性和稳定性方面的提升。这篇文章主要是介绍了Spark 1.1.0主要的特性，下面的介绍主要是根据各个特征重要性的优先级进行说明的。在接下来的两个星 w397090770 10年前 (2014-09-12) 4683℃ 2评论8喜欢
我们期待已久的Spark 1.1.0在美国时间的9月11日正式发布了，官方发布的声明如下：We are happy to announce the availability of Spark 1.1.0! Spark 1.1.0 is the second release on the API-compatible 1.X line. It is Spark’s largest release ever, with contributions from 171 developers!This release brings operational and performance improvements in Spark core including a new implementation of the Spark w397090770 10年前 (2014-09-12) 3786℃ 0评论2喜欢
Spark SQL也是可以直接部署在当前的Hive wareHouse。 Spark SQL 1.1.0的 Thrift JDBC server 被设计成兼容当前的Hive数据仓库。你不需要修改你的Hive元数据，或者是改变表的数据存放目录以及分区。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 以下列出来的是当前Spark SQL（1.1.0）对Hive特性的 w397090770 10年前 (2014-09-11) 9397℃ 1评论8喜欢
Spark 1.1.0马上就要发布了（估计就是明天），其中更新了很多功能。其中对Spark SQL进行了增强： 1、Spark 1.0是第一个预览版本( 1.0 was the first “preview” release)； 2、Spark 1.1 将支持Shark更新(1.1 provides upgrade path for Shark)， （1）、Replaced Shark in our benchmarks with 2-3X perfgains； （2）、Can perform optimizations with 10- w397090770 10年前 (2014-09-11) 7774℃ 2评论5喜欢
如果你需要将RDD写入到Mysql等关系型数据库，请参见《Spark RDD写入RMDB(Mysql)方法二》和《Spark将计算结果写入到Mysql中》文章。 Spark的功能是非常强大，在本博客的文章中，我们讨论了《Spark和Hbase整合》、《Spark和Flume-ng整合》以及《和Hive的整合》。今天我们的主题是聊聊Spark和Mysql的组合开发。如果想及时了解Spark、Had w397090770 10年前 (2014-09-10) 38636℃ 7评论32喜欢
