RDD 的全稱是分散式資料庫。Spark 效能基於此不明確的集合，讓其可以一以貫之地應對大資料處理條件，包括 MapReduce、流、SQL、機器學習、圖形等。Spark 支援多種程式語言，包括 Scala、Python 和 R。RDD 也支援維護這些語言中的素材。如何建立 RDD Spark 在多處支援 RDD 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 會採用 ... 瞭解更多

Hive 和 HBase 是基於 Hadoop 的大資料解決方案。這些技術在幾乎任何實際應用場景中都有不同的作用。當您登入 Facebook 時，您可能會看到您的好友列表、新聞源、廣告建議、好友建議等。Twitter 類似。Apache Hadoop 與我們今天將探索的其他技術（如 Apache Hive 與 Apache HBase）一起，就是 Facebook 以一種直觀的方式載入其所有混亂資料的途徑。Apache Hadoop 支援 Facebook 的 20 多億日活躍使用者。由於大資料系統很複雜，所有技術都必須同時使用。建議使用 Hive 分析時間序列資料。它可以評估趨勢和...點選閱讀更多

資料模型的歷史有三個 DBMS 代 − 層次系統是第一代 DBMS。第一代還隨 CODASYL 系統而來。兩者都誕生於 1960 年代。第二代包括關係模型。E.F.Codd 博士在 1970 年提出了它。第三代包括面向物件的關係 DBMS 和麵向物件 DBMS。資料庫的歷史時間線如下 − 基於檔案的系統基於檔案的系統出現在 1960 年代並被廣泛使用。它儲存資訊並將資訊組織到硬碟、CD-ROM、USB、SSD、軟盤等儲存裝置中。關係模型關係模型由 E.F.Codd 在 1969 年提出。... 點選閱讀更多