RDD 的全稱為分散式資料庫。Spark 的效能基於此模糊集，使其能夠持續應對各種主要資料處理條件，包括 MapReduce、流處理、SQL、機器學習、圖形等。Spark 支援許多程式語言，包括 Scala、Python 和 R。RDD 還支援使用這些語言來維護資源。如何建立 RDD Spark 在以下多個區域中支援建立 RDD，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") 在 ... 中新增更多內容瞭解更多

Hive 與 HBase 是基於 Hadoop 的大資料解決方案。在幾乎任何真實的用法場景中，這些技術都服務於不同的目的。當您登入 Facebook 時，您可能會看到您的朋友列表、新聞提要、廣告建議、朋友建議等。Twitter 類似。Apache Hadoop 及我們今天要探索的其他技術（例如 Apache Hive 與 Apache HBase）是 Facebook 以可呈現方式載入其所有雜亂資料的方式。Apache Hadoop 讓 Facebook 的每日使用者超過 20 億。由於大資料系統很複雜，因此所有技術都必須同時使用。建議將 Hive 用於分析時間序列資料。它可以評估趨勢和...閱讀更多

資料模型的歷史有三代 DBMS - 分層系統是第一代 DBMS。第一代還附帶了 CODASYL 系統。兩者都於 1960 年代推出。第二代包括關係模型。E.F.Codd 博士於 1970 年推出了它。第三代包括面向物件關係的 DBMS 和麵向物件的 DBMS。資料庫的歷史時間表如下所述 - 基於檔案的檔案系統基於檔案的檔案系統於 1960 年代問世並被廣泛使用。它儲存資訊並將其組織到儲存裝置中，例如硬碟、CD-ROM、USB、SSD、軟盤等。關係模型關係模型由 E.F.Codd 於 1969 年引入。...閱讀更多