Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
- Seiten
- 43
- Định dạng
- Dung lượng
- 7.5 MB
- Năm
- 2019
- Trường
- University of Crete
- Aufrufe
- 0
- Kommentare
- 0
- Lượt tải
- 0
Vorschau wird generiert...
Tài liệu slide bài giảng giới thiệu về phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark, bao gồm các vấn đề dữ liệu lớn, MapReduce, và Spark.
- Dokumentenname
- Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
- Schule / Kurs
- University of Crete · Khai phá dữ liệu
- Inhalt
- Tài liệu giới thiệu Apache Spark cho phân tích dữ liệu lớn, nêu bật các vấn đề của Big Data và cách Spark giải quyết chúng. Nó bao gồm các khái niệm cốt lõi như RDD và so sánh với MapReduce.
- Inhaltsverzeichnis
- Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines
- What is Apache Spark?
- Core things of Apache Spark
- Core Functionality of Apache Spark
- Simple tutorial
- Seiten
- 43 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Beschreibung
Trích nội dung tài liệu
Fall 2019 Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark Fall 2019 Outline ⬤ Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines ⬤ What is Apache Spark? ⬤ Core things of Apache Spark ⬥ RDD ⬤ Core Functionality of Apache Spark ⬤ Simple tutorial Vassilis Christophides christop@csd.uoc.gr http://www.csd.uoc.gr/~hy562 University of Crete, Fall 2019 1 2 Fall 2019 Fall 2019 Hardware for Big Data Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines Bunch of Hard Drives …. and CPUs The Big Data Problem ⬥ Data growing faster than CPU speeds ⬥ Data growing faster than per-machine storage ⬤ Can’t process or store all data on one machine ⬤ 3 4 Fall 2019 Fall 2019 Hardware for Big Data ⬤ One big box ! (1990s solution) ⬥ All processors share memory ⬤ Very expensive ⬥ Low volume ⬥ All “premium” HW ⬤ Still not big enough! Hardware for Big Data Image: Wikimedia Commons / User:Tonusamuel ⬤ Consumer-grade hardware ⬥ Not "gold plated" ⬤ Many desktop-like servers ⬥ Easy to add capacity ⬥ Cheaper per CPU/disk ⬤ But, implies complexity in software Image: Steve Jurvetson/Flickr 5 6 Fall 2019 Fall 2019 Problems with Cheap HW ⬤ ⬤ ⬤ The Opportunity Failures, e.g. (Google numbers) ⬥ 1-5% hard drives/year ⬥ 0.2% DIMMs/year ⬤ Cluster computing is a game-changer! ⬤ Provides access to low-cost computing and storage Network speeds vs. shared memory ⬥ Much more latency ⬥ Network slower than storage ⬤ Costs decreasing every year ⬤ The challenge is programming the resources Uneven performance ⬤ What’s hard about Cluster computing? ⬥ How do we split work across machines? Google Datacenter 7 8 Fall 2019 How do you Count the Number of Occurrences of each Word in a Document? “I am Sam I am Sam Sam I am Do you like Green eggs and ham?” Fall 2019 Centrilized Approach: Use a Hash Table I: 3 am: 3 Sam: 3 do: 1 you: 1 like: 1 … “I am Sam I am Sam Sam I am Do you like Green eggs and ham?” 9 {} 10 Fall 2019 Centri
Häufig gestellte Fragen
Ist dieses Dokument kostenlos?
Ja. „Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)“ ist kostenlos — melden Sie sich einfach an und klicken Sie auf Herunterladen, um die Originaldatei zu erhalten.
Wie viele Seiten hat dieses Dokument?
Das Dokument hat 43 Seiten, für den Kurs Khai phá dữ liệu. Sie können es vor dem Herunterladen online in der Vorschau ansehen.
Kann ich vor dem Herunterladen eine Vorschau ansehen?
Ja. Sie können sich dieses Dokument direkt auf dieser Seite im Online-Reader ansehen und dann entscheiden, ob Sie es herunterladen möchten.
Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
Vorschau wird generiert...
Trích nội dung tài liệu
Fall 2019 Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark Fall 2019 Outline ⬤ Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines ⬤ What is Apache Spark? ⬤ Core things of Apache Spark ⬥ RDD ⬤ Core Functionality of Apache Spark ⬤ Simple tutorial Vassilis Christophides christop@csd.uoc.gr http://www.csd.uoc.gr/~hy562 University of Crete, Fall 2019 1 2 Fall 2019 Fall 2019 Hardware for Big Data Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines Bunch of Hard Drives …. and CPUs The Big Data Problem ⬥ Data growing faster than CPU speeds ⬥ Data growing faster than per-machine storage ⬤ Can’t process or store all data on one machine ⬤ 3 4 Fall 2019 Fall 2019 Hardware for Big Data ⬤ One big box ! (1990s solution) ⬥ All processors share memory ⬤ Very expensive ⬥ Low volume ⬥ All “premium” HW ⬤ Still not big enough! Hardware for Big Data Image: Wikimedia Commons / User:Tonusamuel ⬤ Consumer-grade hardware ⬥ Not "gold plated" ⬤ Many desktop-like servers ⬥ Easy to add capacity ⬥ Cheaper per CPU/disk ⬤ But, implies complexity in software Image: Steve Jurvetson/Flickr 5 6 Fall 2019 Fall 2019 Problems with Cheap HW ⬤ ⬤ ⬤ The Opportunity Failures, e.g. (Google numbers) ⬥ 1-5% hard drives/year ⬥ 0.2% DIMMs/year ⬤ Cluster computing is a game-changer! ⬤ Provides access to low-cost computing and storage Network speeds vs. shared memory ⬥ Much more latency ⬥ Network slower than storage ⬤ Costs decreasing every year ⬤ The challenge is programming the resources Uneven performance ⬤ What’s hard about Cluster computing? ⬥ How do we split work across machines? Google Datacenter 7 8 Fall 2019 How do you Count the Number of Occurrences of each Word in a Document? “I am Sam I am Sam Sam I am Do you like Green eggs and ham?” Fall 2019 Centrilized Approach: Use a Hash Table I: 3 am: 3 Sam: 3 do: 1 you: 1 like: 1 … “I am Sam I am Sam Sam I am Do you like Green eggs and ham?” 9 {} 10 Fall 2019 Centri
- Dokumentenname
- Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
- Schule / Kurs
- University of Crete · Khai phá dữ liệu
- Inhalt
- Tài liệu giới thiệu Apache Spark cho phân tích dữ liệu lớn, nêu bật các vấn đề của Big Data và cách Spark giải quyết chúng. Nó bao gồm các khái niệm cốt lõi như RDD và so sánh với MapReduce.
- Inhaltsverzeichnis
- Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines
- What is Apache Spark?
- Core things of Apache Spark
- Core Functionality of Apache Spark
- Simple tutorial
- Seiten
- 43 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!
Relational Data Processing on MapReduce (Xử lý dữ liệu quan hệ trên MapReduce)
IoT Data Analytics (Phân tích dữ liệu trong Internet vạn vật)
Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
Big Data Processing and Analytics Intro (Xử lý và phân tích dữ liệu lớn)
Basic association analysis (Chap 6) (Thuật toán trong phân tích kết hợp)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang

Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!