Spark最大的优势就是将计算数据、中间结果都存储在内存中， 大大减少IO开销. 因此， Spark更适合于迭代运算比较多的数据挖掘与机器学习运算. 在使用Hadoop进行迭代计算时非常耗资源， 因为每次迭代都需要从磁盘中读取、写入中间数据， IO开销大. 而Spark将数据载入
Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力。鉴于此，本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark。本文是Apache Spark入门系列教程（共四部分）的第一部分。
数据与智能 本公众号关注大数据与人工智能技术。由一批具备多年实战经验的技术极客参与运营管理，持续输出大数据、数据分析、推荐系统、机器学习、人工智能等方向的原创文章，每周至少输出7篇精品原创。同时，我们会关注和分享大数据与人工智能行业动态。欢迎关注。
《大数据和人工智能交流》头条号向广大初学者新增C 、Java 、Python 、Scala、javascript 等目前流行的计算机、大数据编程语言，希望大家以后关注本头条号更多的内容。（一）Spark简介1、什么是sparkSpark是一种基于内存计算的开源框架。
本文为数盟原创译文，转载请注明出处为“数盟社区”。介绍Arimo的日益增长的数据科学团队包括研究和开发机器学习和深入学习新的方法和应用。我们正在调查的一个主题是分布式的深度学习。当数据集和模型非常大时，我们就会发现与深度学习相融合的模式和预测值的价值和品种。
前言 本章将对Spark做一个简单的介绍，更多教程请参考：Spark教程本章知识点概括Apache Spark简介Spark的四种运行模式Spark基于Standlone的运行流程Spark基于YARN的运行流程Apache Spark是什么？
在DataFrame API中，可以使用broadcast函数来实现:调整配置参数:可以通过设置spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false来告诉Spark SQL在可能的情况下优先使用map join而不是sort merge join。
【CSDN现场报道】5月13日-15日，由全球最大中文IT社区CSDN主办的“2016中国云计算技术大会”（Cloud Computing Technology Conference 2016，简称CCTC 2016）在北京新云南皇冠假日酒店隆重举行。
通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步骤——性能监控和参数调整，本文主要分享的也是这两方面内容。性能监控工具【Spark监控工具】Spark提供了一些基本的Web监控页面，对于日常监控十分有用。1.
4.task放到work节点的executor进程中的线程池中运行spark资源调度的方式粗粒度的资源调度在任务执行前申请到所需的所有资源，当所有task 执行完毕后再释放资源优点：task 直接使用已经申请好的资源，执行效率高缺点：所有的 task 执行完毕才释放资源，可能导致
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SQL and DataFrames :Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。这里强哥也要提一句，官网有这么一个说明非常重要:Note that， before Spark 2.0， the main programming interface of Spark was the Resilient Distributed Dataset . After Spark 2.0， RDDs are replaced by Dataset， which is strongly-typed like an RDD， but with richer optimizations under the hood. The RDD interface is still supported， and you can get a more detailed reference at the RDD programming guide. However， we highly recommend you to switch to use Dataset， which has better performance than RDD. See the SQL programming guide to get more information about Dataset.
2015年6月15日-17日，Spark Summit 2015于美国旧金山举行，近2000位技术专家见证和参与了这次盛会。历时三天的会议里，来自Databricks、UC Berkeley AMPLab、Baidu、Alibaba、Yahoo!
