【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库
本讲义出自 Makoto YUI与NTT Takashi Yamamuro在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了Hivemall的相关知识以及Hivemall在Spark上的应用，Hivemall是可以用于Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库...
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于容器规格的Apache Hadoop/Spark集群框架
本讲义出自Akiyoshi SUGIKI与Phyo Thandar Thant在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了Hokkaido大学的学术云的发展历史以及对于大数据分析的支撑情况，并介绍了基于容器规格的Apache Hadoop集群框架，以及对于Hadoop的多目...
【Spark Summit East 2017】将Apache Spark MLlib扩展至十亿级别的参数
更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Yanbo Liang在Spark Sum...
Apache Spark技术实战（四）spark-submit常见问题及其解决 &CassandraRDD高并发数据读取实现剖析
<一>spark-submit常见问题及其解决 概要 编写了独立运行的Spark Application之后，需要将其提交到Spark Cluster中运行，一般会采用spark-submit来进行应用的提交，在使用spark-submit的过程中，有哪些事情需要注意的呢？ 本文试就此做...
Apache Spark技术实战（三）利用Spark将json文件导入Cassandra &SparkR的安装及使用
<一>利用Spark将json文件导入Cassandra 概要 sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库，目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable，由于对c...
Apache Spark源码走读（十一）浅谈mllib中线性回归的算法实现&Spark MLLib中拟牛顿法L-BFGS的源码实现
<一>浅谈mllib中线性回归的算法实现 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现，涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础，然后对代码实现部分进行走读。 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型，这个模型是假设函数，一...
Apache Spark源码走读（九）如何进行代码跟读&使用Intellij idea调试Spark源码
<一>如何进行代码跟读 概要 今天不谈Spark中什么复杂的技术实现，只稍为聊聊如何进行代码跟读。众所周知，Spark使用scala进行开发，由于scala有众多的语法糖，很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了，另外Spark基于Akka来进行消息交互，那如何知道谁是接收方呢？ new ...
Apache Spark源码走读（八）Graphx实现剖析&spark repl实现详解
<一>Graphx实现剖析 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题，这里头的重点有两个，一是如何将图的算法并行化，二是找到一个合适的并行化处理框架。Spark作为一个非常优秀的并行处理框架，将一些并行化的算法移到其上面就成了一个很自然的事情。 Graphx是一些图的常用算法在Spa...
Apache Spark源码走读（三）Spark on Yarn &Spark源码编译 &在YARN上运行SparkPi
<一>Spark on Yarn 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台，由于其有极好的模型抽象，非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准。其主要职责将是分布式计算集群的管理，集群中计算资源的管理与分配。 Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准，Spark...
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