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  • Spark 编程指南简体中文版

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再...
  • spark性能调优总结

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再...
  • Spark GraphX源码分析

    Spark GraphX是一个新的Spark API,它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 综合了 Pregel 和 GraphLab 两者的优点,即接口相对简单,又保证性能,可以应对点分割的图存储模式,胜任符合幂律分布的自然图的大型计算。
  • Apache Zeppelin 0.7.2 中文文档

    Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入到Zeppelin中。目前,Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。
  • Databricks Spark 知识库

    Databricks Spark 知识库简体中文版
  • Apache Spark 的设计与实现

    本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。
  • smack4中文文档

    Smack是一个用于和XMPP服务器通信的类库,可以实现即时通讯和聊天。Smack是Spark项目的核心。
  • spark机器学习算法研究和源码分析

    本项目对spark ml包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析,旨在加深自己对机器学习算法的理解,熟悉这些算法的分布式实现方式。
  • [英文]Spark Gotchas

    Unless explicitly stated otherwise this document is applicable to: - Apache Spark 2.0 or later. - Scala 2.11. - Python 3.5 or later.
  • Databricks Spark Reference Applications(英文)

    At Databricks, we are developing a set of reference applications that demonstrate how to use Apache Spark. This book/repo contains the reference applications.