Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
Génération de l'aperçu...
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.
Description
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
Résumé IA
- Nom du document
- Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
- École / Cours
- University of Crete · Khai phá dữ liệu
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines
- What is Apache Spark?
- Core things of Apache Spark
- Core Functionality of Apache Spark
- Simple tutorial
- Pages
- 43 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 43 pages, pour le cours Khai phá dữ liệu. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
Génération de l'aperçu...
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
Lire le document entier
- Nom du document
- Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
- École / Cours
- University of Crete · Khai phá dữ liệu
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- Big Data Problems: Distributing Work, Failures, Slow Machines
- What is Apache Spark?
- Core things of Apache Spark
- Core Functionality of Apache Spark
- Simple tutorial
- Pages
- 43 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Relational Data Processing on MapReduce (Xử lý dữ liệu quan hệ trên MapReduce)
Entity Resolution in the Web of Data (Phân giải thực thể trong Web dữ liệu)
IoT Data Analytics (Phân tích dữ liệu trong Internet vạn vật)
Big Data Processing and Analytics Intro (Xử lý và phân tích dữ liệu lớn)
Frequent Item Sets Association Rules (Tập phổ biến và Luật kết hợp)
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
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !