在當今時代，隨著海量資料的高速流動，Apache Spark 作為一個開源大資料處理框架，成為了一種常見的選擇，因為它允許對資料進行並行和分散式處理。此類資料的清理是一個重要步驟，Apache Spark 為我們提供了各種工具和方法來清理資料。在本方法中，我們將瞭解如何使用 Apache Spark 和 Python 來清理資料，步驟如下：將資料載入到 Spark DataFrame 中 - SparkSession.read 方法允許……閱讀更多

簡介 在過去的十年裡，大資料已成為科技行業的一個流行詞。隨著每秒鐘產生大量資料，高效地管理和處理這些資料至關重要。這就是 Hadoop 和 Spark 發揮作用的地方。兩者都是強大的大資料處理框架，可以處理規模龐大的資料集。Hadoop 概述 歷史和發展 Hadoop 由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 於 2005 年在雅虎工作時建立。該專案以 Cutting 兒子的一隻玩具大象命名。Hadoop 最初設計用於處理大量非結構化資料，它……閱讀更多

Apache Spark 是一個複雜的計算系統。它在程式語言（即 Python、Scala 和 Java）中提供高階 API。在 Spark 中編寫並行作業很容易。它提供通用且更快的處理資料。它用 Scala 編寫，速度比其他語言更快。它用於處理大量資料集。現在它是使用最廣泛的 Apache 專案。它的主要特點是記憶體中複雜計算，這提高了資料處理速度。它擁有一些主要功能，包括多語言支援、平臺無關性、高速、現代分析和通用性。現在……閱讀更多

在大資料處理領域，Apache Storm 和 Apache Spark 是近年來受到關注的兩種流行的分散式計算系統。這兩種系統都旨在處理海量資料，但它們具有不同的優缺點。在本文中，我們將對 Apache Storm 和 Apache Spark 進行並排比較，並探討它們的異同以及用例。什麼是 Apache Storm？Apache Storm 是一個用於即時流處理的開源分散式計算系統。它由 Nathan Marz 和他在 BackType 的團隊開發，BackType 後來被……閱讀更多

PySpark 是一個構建在 Apache Spark 之上的資料處理框架，廣泛用於大規模資料處理任務。它提供了一種高效的方式來處理大資料；它具有資料處理能力。PySpark DataFrame 是一個組織成命名列的分散式資料集合。它類似於關係資料庫中的表，列表示特徵，行表示觀測值。可以從各種資料來源建立 DataFrame，例如 CSV、JSON、Parquet 檔案和現有的 RDD（彈性分散式資料集）。但是，有時可能需要建立一個……閱讀更多

在數字化時代，資料已成為企業最寶貴的資產。如今的組織每天都會產生海量資料。這些資料可以是任何東西，從客戶互動到金融交易、產品資訊等等。管理和儲存海量資料需要強大而高效的基礎設施，這就是大資料伺服器的用武之地。大資料伺服器是一種旨在儲存、處理和管理海量資料的伺服器基礎設施。在本文中，我們將深入探討什麼是大資料伺服器，它們如何工作，以及一些流行的示例……閱讀更多

簡介 大資料是一個在科技和商業世界中已經流行了一段時間的術語。它指的是每天產生的海量結構化和非結構化資料。隨著數字化和網際網路的興起，產生的資料量呈指數級增長。這些資料如果分析正確，可以提供有價值的見解，幫助組織做出更好的決策並改進運營。在本文中，我們將深入探討大資料的特徵和存在的不同型別。我們還將提供現實生活中的例子……閱讀更多

RDD 的全名是分散式資料庫。Spark 的效能基於這個模糊集合，使其能夠始終應對大型資料處理條件，包括 MapReduce、流處理、SQL、機器學習、圖等。Spark 支援多種程式語言，包括 Scala、Python 和 R。RDD 還支援維護這些語言中的材料。如何建立 RDD Spark 在許多領域支援 RDDS 架構，包括本地檔案系統、HDFS 檔案系統、記憶體和 HBase。對於本地檔案系統，我們可以透過以下方式建立 RDD - val distFile = sc.textFile("file:///user/root/rddData.txt") 預設情況下，Spark 將……閱讀更多

MapReduce 和 Spark 都是所謂的框架的例子，因為它們使構建大資料分析領域的旗艦產品成為可能。Apache 軟體基金會負責將這些框架維護為開源專案。MapReduce，也稱為 Hadoop MapReduce，是一個框架，它使應用程式編寫成為可能，這反過來又使能夠在叢集上以分散式形式處理大量資料，同時保持容錯性和可靠性。MapReduce 模型是透過將術語“MapReduce”分解為其組成部分“Map”，它指的是必須首先進行的活動……閱讀更多

在瞭解它們之間的區別之前，讓我們先了解BigDL和Caffe的概念。BigDL是由Jason Dai於2016年在英特爾推出的一個用於Apache Spark的分散式深度學習框架。使用BigDL，使用者可以編寫作為標準Spark程式的深度學習應用程式，這些程式可以直接在現有的Spark或Hadoop叢集上執行。特性BigDL的主要特性如下：豐富的深度學習支援高效的橫向擴充套件極高的效能提供大量的深度學習模組層最佳化優勢BigDL的主要優勢如下：速度易用性動態特性多語言高階分析對Spark開發人員的需求。劣勢BigDL的主要劣勢如下：沒有自動最佳化流程檔案……閱讀更多