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ML/Spark
Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。最后一个 RDD 经过 “行动” 操作进行处理，并输出指定的数据类型和值。对于窄依赖的
进入core目录，删除target目录下的所有文件，因为怕是原来的编译错误造成这里留下残余的文件影响编译成功，然后输入下面命令：
目前实时计算的业务场景越来越多，实时计算引擎技术及生态也越来越成熟。以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？而从技术上将，这意味着大数据领域，处理这些数据将变得更
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?还是眼光独到堪破未来呢?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据
一个新的项目旨在为实时处理开发一种速度更快的框架，可用来支持用Python编写的机器学习应用。计算机科学教授迈克尔·乔丹是昔日AMPLab、今日RISAab的顾问之一，最近他在加州圣何塞举行的Strata + Hadoop World大会上讨论了Ray的
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