AI导航网
微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦！
想学习大数据？这才是完整的大数据学习体系
干货走起，闲话不多说，以下就是小编整理的大数据学习思路第一阶段：linux系统本阶段为大数据学习入门基础课程，帮大家进入大数据领取打好Linux基础，以便更好的学习Hadoop、habse、NoSQL、saprk、storm等众多技术要点。另：目前企业中无疑例外是使用Linux来搭建或部署项目的在这里还是要
教你零基础如何快速入门大数据技巧
教你零基础如何快速入门大数据技巧现在是大数据时代，很多人都想要学习大数据，因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错，不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业，那么零基础的人也想要学习大数据怎么办呢？下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。很多人都需要学习大数据是需要有
Hadoop技术全解析 深度挖掘大数据背后的秘密
   大数据最近火热程度上升，而与之相关联的概念Hadoop也在被网友讨论？Hadoop到底是什么，它的技术基础是什么，主要用来干什么了呢？下面我们将详细探讨。   在了解以上问题之前，我们先了解三个最基本的知识点，这样子，你更能深入地了解大数据的内涵。   1.大数据是什么？
spark on yarn & spark on hive & spark-sql on hive
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一   sparkonyarn集群方式运行,提交任务之后与客户端就没有联系,提交任务之后可以直接退出客户端集群方式提交,日志在集群中1.集群模式cluste
spark机器学习---决策树r/python实现及计算节点
spark机器学习—决策树--------仅用于个人学习知识整理和R语言/python代码整理1.前言项目用到了spark环境下的决策树，并且使用r和python的ml下的函数，在回来的时候学习了pythonsklearn包。ml下画图及找到上级节点并不方便（如有方便的方法请告知我！），加上一些自己写的寻找上级
Breeze库API总结(Spark线性代数库)
导入importbreeze.linalg._importbreeze.numerics._  Breeze创建函数:  操作名称Breeze函数对应Numpy函数全0矩阵DenseMatrix.zeros[Double](2,3)zeros((2,3))全0向量DenseVector.zeros[Double](3)zeros(3)全1向量DenseVector.ones[Double](3)ones(3
Spark是Hadoop生态中新的处理和分析引擎
英特尔大数据首席架构师戴金权在戴金权看来，Hadoop将MapReduce分布式计算和大数据技术带入主流应用。但随着大数据需求和使用模式的推广，Hadoop已经暴露诸多局限性。特别是越来越多的数据应用，如需要对数据进行准实时的深度挖掘和分析时，业内需要超越MapReduce的全新大数据分析
Hadoop-2.7.5 + Spark-2.2.0分布式集群搭建过程1
文章目录前提条件：一、Java下载与安装配置1.1Java下载1.2Java安装：1.3其他服务器的Java安装二、SSH安装及设置2.1安装并验证SSH2.2设置ssh免密登录三、设置主机名和IP地址的对应关系3.1修改主机名称3.2配置host3.3三台服务器间SSH免密登陆四、Rsync安装配置五、搭
异常-User class threw exception: java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped Spa
1详细信息Userclassthrewexception:java.lang.IllegalStateException:CannotcallmethodsonastoppedSparkContext.ThisstoppedSparkContextwascreatedat: org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:76)com.wm.bigdata.spark.etl.RentO
CDH5.16.1的Yarn提交任务默认资源分配
 1同时运行5个Spark任务的资源分配截图 2每个任务占用3个Container3个core以及4.5GB内存也就是说一个Container需要1个core以及512MB的内存如果资源不够，可以提交任务时修改下内存分配，比如256MB，这样就可以提交更多的Spark任务到Yarn集群运行了。
spark向量矩阵的使用scala
 向量和矩阵都是做机器学习的基础，下面来介绍下使用spark的底层的向量和矩阵是基于Breeze的,下面主要介绍下Breeze的使用，下面直接给代码，代码上有注释需要引入的包 importbreeze.linalg._importbreeze.numerics._importorg.apache.log4j.{Level,Logger}impo
spark的core知识之官网分享
以下的这篇文章是spark官网关于集群规模的一篇概述，以及一些术语的解释，还有一些图解架构ClusterModeOverview群集模式概述ThisdocumentgivesashortoverviewofhowSparkrunsonclusters,tomakeiteasiertounderstandthecomponentsinvolved.Readthroughthe 
Apache Kafka + Spark Streaming Integration
1.目标为了构建实时应用程序，ApacheKafka  -SparkStreamingIntegration是最佳组合。因此，在本文中，我们将详细了解Kafka中SparkStreamingIntegration的整个概念。此外，我们将看看Spark Streaming-Kafka示例。在此之后，我们将讨论基于接收器的方法和KafkaSparkStreamingInte
学习大数据，你的职业是如何规划的？
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。1大数据人才做什么？2需要具备的能力2.1精通SQL2.2数据模型技能2.3ETL设计2.4架构项目
Hadoop，Zookeeper这些名字都是怎么来的呢
首先我们要明白，Apache是一个http服务器，而我们熟悉的另一种说法Apache Hadoop中的Apache则指的是Apache软件基金会。Apache是Apache软件基金会中的一个项目。关于其名字，流传最广的解释是(也是最显而易见的)：这个名字来自于一个事实：当Apache在1995年初开发的时候，它是由
Spark Streaming 工作节点容错
为了应对工作节点失败的问题，SparkStreaming使用与Spark的容错机制相同的方法。所有从外部数据源中收到的数据都在多个工作节点上备份。所有从备份数据转化操作的过程中创建出来的RDD都能容忍一个工作节点的失败，因为根据RDD谱系图，系统可以把丢失的数据从幸存的