RDD 的全名是分散式資料庫。Spark 效能基於這種模糊集合，使其能夠持續應對包括 MapReduce、流式處理、SQL、機器學習、圖等在內的大資料處理情況。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材料。如何建立 RDD Spark 在許多地方支援 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 採用 ... 閱讀更多

Hive和HBase是基於Hadoop的大資料解決方案。在幾乎任何實際使用場景中，這些技術都會服務於不同的目的。當你登入Facebook時，你可能會看到你的好友列表、新聞推送、廣告建議、好友建議等。Twitter的情況類似。Apache Hadoop以及我們今天將要探索的其他技術（如Apache Hive與Apache HBase），正是Facebook用以整理所有混亂資料的方式，以便能以一種美觀的方式呈現出來。Apache Hadoop支援Facebook超過20億的日活躍使用者。由於大資料系統很複雜，所以必須將所有技術結合使用。建議使用Hive來分析時間序列資料。它可以評估趨勢並……閱讀更多內容

資料模型的歷史有三代DBMS−層次系統是DBMS的第一代。第一代還附帶了CODASYL系統。這兩者都是20世紀60年代引入的。第二代包括關係模型。埃夫·科德博士於1970年介紹了它。第三代包括物件關係DBMS和麵向物件DBMS。資料庫的歷史時間表如下 −基於檔案系統基於檔案系統於20世紀60年代問世，並得到廣泛使用。它儲存資訊，並將其組織到儲存裝置中，如硬碟、CD-ROM、USB、SSD、軟盤等。關係模型關係模型由埃夫·科德於1969年提出。...閱讀更多內容