大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术

2023-12-01 02:08

本文主要是介绍大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

培训要点

互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候,我们在内部交易系统的历史信息之外,需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。

大数据通常具有:数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架,证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。在此基础上,Apache Hadoop开源项目开发团队,克隆并推出了Hadoop/Yarn系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳,并孵化出众多子项目(如Hive,Zookeeper和Mahout等),日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。

近年来以Berkley牵头设计的Spark/BDAS技术,实现了内存级别的分布式处理模式,使用户无需关注复杂的内部工作机制,无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验,即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。

Spark生态系统(BDAS项目)已经发展成一个,包含多个子项目的集合,包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等,本课程从大数据实时处理技术以及Spark实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Spark大数据实时处理工具的原理和内核,包括Spark大数据计算框架、运行架构、设计模型和数据管理策略,及Spark在业界的应用。

课程中结合实例,介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系,大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐,以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等

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