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Spark舉例說明
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舉例說明：
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Scala Shell:
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Python Shell
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Spark的Shell
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Spark目錄
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Spark下載
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Spark運行環(huán)境
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Hadoop與Spark的比較
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Spark應用場景
1、時效性要求高的場景
2、機器學習領(lǐng)域
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Hadoop應用場景
1、離線處理
2、對時效性要求不高。
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Spark組件具有緊密集成的優(yōu)點：
1、Spark底層優(yōu)化了，基于Spark底層的組件，也得到了相應的優(yōu)化。
2、緊密集成，節(jié)省了各個組件組合使用時的部署，測試等時間。
3、向Spark增加新的組件時，其他組件可以立刻享用新組件的功能。
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Clusters Managers:
就是集群管理，Spark自帶一個集群管理的單獨調(diào)度器。
常見的集群管理包括Hadoop YARN，Apache Mesos
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Graphx：
是處理圖的庫（例如，社交網(wǎng)絡圖），并進行圖的并行計算。像Spark Streaming，Spark SQL一樣，它也繼承了RDD API。
它提供了各種圖的操作，和常用的圖算法，例如PangeRank算法。
應用場景，圖計算。
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Mlib:
????一個包含通用機器學習功能的包，Machine learning lib。
包含分類，聚類，回歸等，還包括模型評估，和數(shù)據(jù)導入。
MLlib提供上面的這些方法，都支持集群上的橫向拓展。
應用場景：機器學習
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