Spark学习笔记(一)Spark初识【特性、组成、应用】_java

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

有。一.社区矫正人员是指对罪行较轻、主观恶性较小、社会危害性不大的罪犯或经过监管改造,确有悔改表现、不致再危害社会的人员。一般这种人主要都是针对边缘青少年的一种思想矫正,让他们能很快的回归正常社会,每个人的笔记都是针对不同人员设定的,所以你可以自己针对法律意识和自己的思维去矫正他们。二.举例:主要是写刑满释放以后在上级有关部门、村和社区的帮助下在思想上、工作上、生活上给予自己的帮助,以及今后怎么养面对这个社会、融入这个社会,不在重新犯罪。社区矫正的目的就是让领导知道你的工作情况,生活情况、减少你再次犯罪的机会,让你不在重新犯罪。三.范文:接受社区矫正已是第二个月了。本人在矫正机关司法所的教育帮助下,对因自身的法制观念淡薄所造成的犯罪行为,有了初步的思过悔过认识,对社会、受害者家属造成伤害的同时,也对自己的家庭带来沉重的经济和精神负担。现在,我从思想上进行了深刻的反思,认识到了由于平时很少注意法律法规知识的学习,从而导致自己犯罪行为的发生。在缓刑矫正期间,我要积极配合司法所和矫正志愿者开展工作,主动加强对政治理论和法律知识的学习,随时反思警示,避免重新犯罪www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

本文实例讲述了Spark基本特性、组成、应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

一、官网介绍

1、什么是Spark

5R笔记法,又叫做康乃笔记法,是用产生这种笔记法的大学校名命名的。这一方法几乎适用于一切讲授或阅读课,特别是对于听课笔记,5R笔记法应是最佳首选。这种方法是记与学,思考与运用相结合的

官网地址:http://spark.apache.org/

注意:1、函数的单调区间只能是其定义域的子区间,不能把单调性相同的区间和在一起写成其并集.2、还记得我们在选修里学习简单易行的导数法判定单调性吗?8.函数的奇偶性 (1)偶函数 一般地,对于函数f(x)

Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。

我们在工作中,给予孩子无限的爱,才能让孩子们感受到学习的快乐,享受到成长的幸福,才能让家长心存感激,也许我们在工作中有过份的举止,有过激的言行,给孩子的心灵造成了伤害,给家长带来了不良的影响

从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能

《拿来主义》是鲁迅先生另一作品,针对国民党政府的媚外卖国的政策和有些人一味崇拜,西化的论调,也针对革命文化阵营内部拒绝借鉴盲目排斥的错误态 度,他提出概要大胆吸收借鉴外国文化<也包括

spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效。

2、为什么要学Spark

1)建构主义教学将学习的本质看作是学习者根据既有的经验与外部信息的冲突、转换、重组与优化,知识的本质是个人建构的,它来源于人与真实情景的互动。(2)在建构主义教室里,教师设计问题,

中间结果输出:基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上,进行存储和容错。出于任务管道承接的,考虑,当一些查询翻译到MapReduce任务时,往往会产生多个Stage,而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统(如HDFS)来存储每一个Stage的输出结果。

Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足。

二、Spark的四大特性

1、高效性

运行速度提高100倍。

Apache Spark使用最先进的DAG调度程序,查询优化程序和物理执行引擎,实现批量和流式数据的高性能。

2、易用性

Spark支持Java、Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell,可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

3、通用性

Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力,毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4、兼容性

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如,Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器,器,并且可以处理所有Hadoop支持的数据,包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要,因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器,它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架,这样进一步降低了Spark的使用门槛,使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外,Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

 

Mesos:Spark可以运行在Mesos里面(Mesos 类似于yarn的一个资源调度框架)

standalone:Spark自己可以给自己分配资源(master,worker)

YARN:Spark可以运行在yarn上面

 Kubernetes:Spark接收 Kubernetes的资源调度

三、Spark的组成

Spark组成(BDAS):全称伯克利数据分析栈,通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。

它的主要组件有:

SparkCore:将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API。

SparkSQL:Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包,可以让我使用SQL语句的方式来查询数据,Spark支持 多种数据源,包含Hive表,parquest以及JSON等内容。

SparkStreaming: 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。

MLlib:提供常用机器学习算法的实现库。

GraphX:提供一个分布式图计算框架,能高效进行图计算。

BlinkDB:用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。

Tachyon:以内存为中心高容错的的分布式文件系统。

四、应用场景

Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等

腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。

优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。

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希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。

拿我们单位来说,国企,党员有党员笔记(每个月10篇,每次不少于2页)各科室学习有单独学习笔记(学一次写一次),职工有职工笔记(每个月5篇),自学有自学笔记(每个月30篇,一天一篇)会议记录笔记(开完会就要写),研讨笔记(领导人发表文章、省里有精神就要写),交流笔记(研讨也要交流呀也要写),学习计划要有心得、总结(每天一次学习计划每天一篇)各科室日记(每天还要写篇日记)每天在什么不敢的情况下要写到中午。唉!谁叫我们新时代中国特色社会主义的接班人呢!内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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