Spark是一個基于內(nèi)存計算的開源的集群計算系統(tǒng),目的是讓數(shù)據(jù)分析更加快速。Spark非常小巧玲瓏,由加州伯克利大學(xué)AMP實驗室的Matei為主的小團(tuán)隊所開發(fā)。使用的語言是Scala,項目的core部分的代碼只有63個Scala文件,非常短小精悍。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
intel
+關(guān)注
關(guān)注
19文章
3482瀏覽量
186001 -
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4788瀏覽量
68616 -
機器學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
66文章
8418瀏覽量
132646
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
RDMA技術(shù)在Apache Spark中的應(yīng)用
背景介紹 在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,Apache?Spark已經(jīng)成為了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的首選框架。作為一個開源的分布式計算系統(tǒng),Spark因其高
spark集群使用hanlp進(jìn)行分布式分詞操作說明
本篇分享一個使用hanlp分詞的操作小案例,即在spark集群中使用hanlp完成分布式分詞的操作,文章整理自【qq_33872191】的博客,感謝分享!以下為全文: 分兩步:第一步:實現(xiàn)
發(fā)表于 01-21 10:45
【學(xué)習(xí)打卡】OpenHarmony的分布式任務(wù)調(diào)度
、同步、注冊、調(diào)用)機制。分布式任務(wù)調(diào)度程序是能夠跨多個服務(wù)器啟動調(diào)度作業(yè)或工作負(fù)載的軟件解決方案,整個過程是不需要人來值守的。舉個例子,我們可以在一臺或多臺機器上安裝分布式調(diào)度器,用
發(fā)表于 07-18 17:06
Spark機器學(xué)習(xí)庫的各種機器學(xué)習(xí)算法
本文將簡要介紹Spark機器學(xué)習(xí)庫(Spark MLlibs APIs)的各種機器
發(fā)表于 09-28 16:44
?1次下載
如何使用Apache Spark 2.0
,Spark 2.0現(xiàn)在比以往更易使用。在這部分,我將介紹如何使用Apache Spark 2.0。并將重點關(guān)注DataFrames作為新Dataset API的無類型版本。 到
發(fā)表于 09-28 19:00
?0次下載
Spark分布式下的模糊C均值算法
針對聚類算法需要處理數(shù)據(jù)集的規(guī)模越來越大、時效性要求越來越高,對算法的大數(shù)據(jù)適應(yīng)能力和性能要求更高的問題,提出一種在Spark分布式內(nèi)存計算平臺下的模糊C均值(FCM)算法Spark-FCM。首先
發(fā)表于 12-23 09:59
?0次下載
機器學(xué)習(xí)實例:Spark與Python結(jié)合設(shè)計
Apache Spark是處理和使用大數(shù)據(jù)最廣泛的框架之一,Python是數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域最廣泛使用的編程語言之一。如果想要獲得更棒的機器
發(fā)表于 07-01 10:15
?2769次閱讀
spark和hadoop的區(qū)別
Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎。Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解
Apache Spark的分布式深度學(xué)習(xí)框架BigDL的概述
該視頻概述了Apache Spark *的BigDL分布式深度學(xué)習(xí)框架。
Apache Ignite上的TensorFlow!分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源
另一個基準(zhǔn)測試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP 系統(tǒng)的默認(rèn)用例,它使您能夠在每秒 10 Gb 的網(wǎng)絡(luò)集群
Apache Spark 3.2有哪些新特性
單節(jié)點機器或集群上執(zhí)行數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的最廣泛使用的引擎。 Spark 3.2 繼續(xù)以使 S
一文詳細(xì)了解APACHE SPARK開源框架
Apache Spark 是一個開源框架,適用于跨集群計算機并行處理大數(shù)據(jù)任務(wù)。它是在全球廣泛應(yīng)用的分布式處理框架之一。
利用Apache Spark和RAPIDS Apache加速Spark實踐
在第三期文章中,我們詳細(xì)介紹了如何充分利用 Apache Spark 和 Apache RAPIDS 加速器 Spark 。 大多數(shù)團(tuán)隊
評論