摘要:原文鏈接這些年,你不能錯(cuò)過(guò)的學(xué)習(xí)資源寫(xiě)在前面本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)過(guò)程中的理解記錄對(duì)參考文章中的一些理解個(gè)人實(shí)踐過(guò)程中的一些心得而來(lái)。
原文鏈接:『 Spark 』5. 這些年,你不能錯(cuò)過(guò)的 spark 學(xué)習(xí)資源
寫(xiě)在前面本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)spark過(guò)程中的理解記錄 + 對(duì)參考文章中的一些理解 + 個(gè)人實(shí)踐spark過(guò)程中的一些心得而來(lái)。寫(xiě)這樣一個(gè)系列僅僅是為了梳理個(gè)人學(xué)習(xí)spark的筆記記錄,所以一切以能夠理解為主,沒(méi)有必要的細(xì)節(jié)就不會(huì)記錄了,而且文中有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)英文原版文檔,只要不影響理解,都不翻譯了。若想深入了解,最好閱讀參考文章和官方文檔。
其次,本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0 系列開(kāi)始的,spark 目前的更新速度很快,記錄一下版本好還是必要的。
最后,如果各位覺(jué)得內(nèi)容有誤,歡迎留言備注,所有留言 24 小時(shí)內(nèi)必定回復(fù),非常感謝。
Tips: 如果插圖看起來(lái)不明顯,可以:1. 放大網(wǎng)頁(yè);2. 新標(biāo)簽中打開(kāi)圖片,查看原圖哦。
Learning Spark
Mastering Apache Spark
2. 網(wǎng)站official site
user mailing list
spark channel on youtube
spark summit
meetup
spark third party packages
databricks blog
databricks docs.html)
databricks training/Introduction%20(README).html)
cloudera blog about spark
https://0x0fff.com
http://techsuppdiva.github.io/
csdn spark 知識(shí)庫(kù)
過(guò)往記憶
3. 文章,博客RDD論文英文版
RDD論文中文版
An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters
How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 1)
How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 2)
借助 Redis ,讓 Spark 提速 45 倍!
量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大數(shù)據(jù)風(fēng)控架構(gòu)
基于Spark的異構(gòu)分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)
你對(duì)Hadoop和Spark生態(tài)圈了解有幾許?
Hadoop vs Spark
雅虎開(kāi)源CaffeOnSpark:基于Hadoop/Spark的分布式深度學(xué)習(xí)
2016 上海第二次 spark meetup: 1. spark_meetup.pdf
2016 上海第二次 spark meetup: 2. Flink_ An unified stream engine.pdf
2016 上海第二次 spark meetup: 3. Spark在計(jì)算廣告領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐.pdf
2016 上海第二次 spark meetup: 4. splunk_spark.pdf
基于Spark的醫(yī)療和金融大數(shù)據(jù)
4. 視頻YouTube: what is apache spark
Introduction to Spark Architecture
Top 5 Mistakes When Writing Spark Applications
slide Top 5 mistakes when writing Spark applications
Tuning and Debugging Apache Spark
slide Tuning and Debugging Apache Spark
A Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)
slide A Deeper Understanding of Spark Internals - Aaron Davidson (Databricks)
Building, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning Pipelines - Joseph Bradley (Databricks)
slide Building, Debugging, and Tuning Spark Machine Learning Pipelines
Spark DataFrames Simple and Fast Analysis of Structured Data - Michael Armbrust (Databricks)
slide Spark DataFrames Simple and Fast Analysis of Structured Data - Michael Armbrust (Databricks)
Spark Tuning for Enterprise System Administrators
slide Spark Tuning for Enterprise System Administrators
Structuring Spark: DataFrames, Datasets, and Streaming
slide Structuring Spark: DataFrames, Datasets, and Streaming
Spark in Production: Lessons from 100+ Production Users
slide Spark in Production: Lessons from 100+ Production Users
Production Spark and Tachyon use Cases
slide Production Spark and Tachyon use Cases
SparkUI Visualization
slide SparkUI Visualization
Everyday I"m Shuffling - Tips for Writing Better Spark Programs, Strata San Jose 2015
slide Everyday I"m Shuffling - Tips for Writing Better Spark Programs, Strata San Jose 2015
Large Scale Distributed Machine Learning on Apache Spark
Securing your Spark Applications
slide Securing your Spark Applications
Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service
slide Building a REST Job Server for Interactive Spark as a Service
Exploiting GPUs for Columnar DataFrame Operations
slide Exploiting GPUs for Columnar DataFrame Operations
Easy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)
slide Easy JSON Data Manipulation in Spark - Yin Huai (Databricks)
Sparkling: Speculative Partition of Data for Spark Applications - Peilong Li
slide Sparkling: Speculative Partition of Data for Spark Applications - Peilong Li
Advanced Spark Internals and Tuning – Reynold Xin
slide Advanced Spark Internals and Tuning – Reynold Xin
The Future of Real Time in Spark
The Future of Real Time in Spark
5. next上面的資源我都會(huì)不斷更新的,里面 80% 以上的都是我親自看過(guò)并且覺(jué)得有價(jià)值的,可不是胡亂收集一通的,推薦欣賞哦。
6. 打開(kāi)微信,掃一掃,點(diǎn)一點(diǎn),棒棒的,^_^ 本系列文章鏈接『 Spark 』1. spark 簡(jiǎn)介
『 Spark 』2. spark 基本概念解析
『 Spark 』3. spark 編程模式
『 Spark 』4. spark 之 RDD
『 Spark 』5. 這些年,你不能錯(cuò)過(guò)的 spark 學(xué)習(xí)資源
『 Spark 』6. 深入研究 spark 運(yùn)行原理之 job, stage, task
『 Spark 』7. 使用 Spark DataFrame 進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析
『 Spark 』8. 實(shí)戰(zhàn)案例 | Spark 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用 | 日內(nèi)走勢(shì)預(yù)測(cè)
『 Spark 』9. 搭建 IPython + Notebook + Spark 開(kāi)發(fā)環(huán)境
文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址:http://specialneedsforspecialkids.com/yun/37879.html
摘要:原文鏈接簡(jiǎn)介寫(xiě)在前面本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)過(guò)程中的理解記錄對(duì)參考文章中的一些理解個(gè)人實(shí)踐過(guò)程中的一些心得而來(lái)。其次,本系列是基于目前最新的系列開(kāi)始的,目前的更新速度很快,記錄一下版本好還是必要的。 原文鏈接:『 Spark 』1. spark 簡(jiǎn)介 寫(xiě)在前面 本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)spark過(guò)程中的理解記錄 + 對(duì)參考文章中的一些理解 + 個(gè)人實(shí)踐spark過(guò)程中的一些心得而來(lái)。寫(xiě)...
摘要:原文地址深入研究運(yùn)行原理之寫(xiě)在前面本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)過(guò)程中的理解記錄對(duì)參考文章中的一些理解個(gè)人實(shí)踐過(guò)程中的一些心得而來(lái)。值得深究的是,這個(gè)由兩個(gè)完成,這兩個(gè)一共有個(gè)。 原文地址:『 Spark 』6. 深入研究 spark 運(yùn)行原理之 job, stage, task 寫(xiě)在前面 本系列是綜合了自己在學(xué)習(xí)spark過(guò)程中的理解記錄 + 對(duì)參考文章中的一些理解 + 個(gè)人實(shí)踐spark...
閱讀 2565·2021-10-11 10:58
閱讀 1148·2021-09-29 09:34
閱讀 1486·2021-09-26 09:46
閱讀 3830·2021-09-22 15:31
閱讀 730·2019-08-30 15:54
閱讀 1458·2019-08-30 13:20
閱讀 1251·2019-08-30 13:13
閱讀 1486·2019-08-26 13:52