在當今時代，隨著大量資料以高速率流動，Apache Spark 作為一種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的步驟，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 在 Python 中清理資料，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的資料，有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 Yahoo 工作期間建立。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，現在已發展成為... 閱讀更多

Apache Spark 是一個複雜的計算系統。它在 Python、Scala 和 Java 等程式語言中提供了高階 API。在 Spark 中編寫並行作業很容易。它提供了對資料的一般性和更快的處理。它用 Scala 編寫，並且比其他語言更快。它用於處理大量資料集。它現在是最突出的 Apache 專案。其關鍵特性是記憶體中複雜計算，它提高了資料處理速度。它具有一些主要特性，即多語言支援、平臺獨立性、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 是近年來備受關注的兩種流行分散式計算系統。這兩個系統都旨在處理海量資料，但它們具有不同的優勢和劣勢。在本文中，我們將對 Apache Storm 和 Apache Spark 進行並排比較，並探討它們的相似點、差異和用例。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。它提供了一種有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，其中列表示特徵，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... 閱讀更多

在數字化時代，資料已成為企業最有價值的資產。當今的組織每天都會產生大量資料。這些資料可以是任何東西，從客戶互動到財務交易、產品資訊等等。管理和儲存海量資料需要一個強大而高效的基礎設施，這就是大資料伺服器發揮作用的地方。大資料伺服器是一種伺服器基礎設施，旨在儲存、處理和管理大量資料。在本文中，我們將深入探討大資料伺服器是什麼、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。這些資料如果得到正確的分析，可以提供有價值的見解，幫助組織做出更好的決策並改善運營。在本文中，我們將深入探討大資料的特徵以及存在的不同型別。我們還將提供現實生活中的例子... 閱讀更多

RDD 的全稱是分散式資料庫。Spark 的效能基於這個模糊集，使其能夠始終如一地應對主要資料處理條件，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 獲取... 閱讀更多

MapReduce 和 Spark 都是所謂的框架的例子，因為它們使得在大型資料分析領域構建旗艦產品成為可能。Apache 軟體基金會負責維護這些框架作為開源專案。MapReduce，也稱為 Hadoop MapReduce，是一個允許編寫應用程式的框架，該應用程式又允許以分散式形式在叢集上處理大量資料，同時保持容錯性和可靠性。MapReduce 模型是透過將術語“MapReduce”分解成其組成部分“Map”構建的，“Map”指的是在... 閱讀更多

在學習BigDL和Caffe之間的區別之前，讓我們先了解一下它們的概念。BigDL是由Jason Dai於2016年在英特爾推出的Apache Spark分散式深度學習框架。透過使用BigDL，使用者可以將深度學習應用程式編寫為標準的Spark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的功能如下：-豐富的深度學習支援-高效擴充套件-極高的效能-提供大量深度學習模組-層-最佳化優勢BigDL的優勢如下：-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。缺點BigDL的缺點如下：-沒有自動最佳化過程-檔案... 閱讀更多