在近几年的大数据处理当中,流式计算的重要性被越来越多地提到,流式计算在大数据实时分析上,具备极大的优势,而其代表性的两个计算框架Flink和Spark也常常被拿出来做比较,甚至...
查看详情 >>在Spark计算框架的学习当中,基本的要求是要掌握一定的编程基础,这对于Spark框架本身的源码研读以及后续的编程学习都是必须的。针对很多零基础小白,大家常常在问Spark框架是什么...
查看详情 >>在大数据领域,大数据计算框架其实不算少了,除了早期的Hadoop之外,不少的后起之秀也在不断涌现,比如说Flink、Spark、Storm等,各自在大数据市场上占有一席之地,发挥着自己的作用...
查看详情 >>在大数据领域,进行大数据处理的主要核心思想,其实都是基于分布式架构,将小规模的数据处理任务分而治之,Spark也同样如此。近年来,Spark框架也在越来越多地被企业应用起来,因...
查看详情 >>Spark作为主流的大数据计算引擎之一,是必须掌握的大数据技术技能之一,随着大数据在更多的行业当中落地应用,Spark的应用范围也在不断扩大,Spark在线使用,成为企业的普遍需求之...
查看详情 >>市面上活跃的大数据处理框架,Spark一定是其中之一,尤其是随着近年来大数据实时数据流处理、批处理等概念的兴起,Spark框架得到进一步的重用。很多时候,Spark常常被拿来与Hadoop做...
查看详情 >>作为大数据分布式计算框架的代表之一,Spark在近年来的发展势头无疑是很好的。Spark在大规模实时数据流的计算上,相比于MapReduce有了极大的提升,也因此常常被拿来与Hadoop做比,足见...
查看详情 >>随着大数据的持续发展,大数据处理趋势的重要发展就是走向流式处理,针对于新的发展趋势,也需要有新的计算引擎来支持。早期的Hadoop MapReduce在流式计算上表现不佳,而后起的Spa...
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