Spark 2.x

Spark 和 Spark ML 介绍 数据集、数据框 API 详解

《掌握Apache Spark 2.x第二版》是一本英文书籍，帮助读者快速入门并掌握Spark的基础知识。作为一款大数据工具，Spark对于工程技术人员来说是必备的学习资源。

《Apache Spark 2.x Java开发者指南》详细介绍了如何利用Apache Spark 2.x进行Java开发。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持Java、Scala、Python和R的高级API，本书专注于Java开发者，涵盖了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等关键模块。读者将学习如何使用Spark进行大数据处理，包括RDD的管理、DataFrame的数据操作、SQL查询、流处理等关键技术。

这款插件能让开发者在 Eclipse IDE 中开发 Hadoop 应用程序，支持 Hadoop 2.x 版本。

深入解析Hadoop 2.x核心内容，内容比《Hadoop权威指南》更为精炼，适合快速入门学习。

Hadoop2x-Eclipse-Plugin 是一个挺好用的开发利器，专门为 Eclipse 打造，让你可以更轻松地在这个 IDE 里搞定 Hadoop 的开发工作。不管是写 MapReduce 项目，还是调试代码，甚至是管理集群，都变得顺手。安装方法也简单，支持通过 Eclipse Marketplace 或者直接手动安装，随你喜欢。而且插件还贴心地了模板代码、错误检查这些小功能，适合刚入门或者想提高效率的开发者。如果你想折腾 Hadoop 项目，用它准没错。

本课程系统讲解在 Spark 2.0 上高效运用 Python 处理数据和建立机器学习模型。课程包含大数据和机器学习基本概念讲解、丰富的案例实践操作和范例程序编码。课程适合学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员。

本指南提供有关在 Hadoop 2.x 中配置和部署高可用 (HA) 环境的详细说明。通过遵循本指南中的步骤，您可以设置一个弹性且冗余的 Hadoop 集群，能够应对节点故障。

Hadoop 2.x 的分布式框架挺适合搞大数据的，是你要批量日志、交易数据那种场景，用它真的省事儿多了。它的核心是HDFS和MapReduce，前者负责数据怎么存，后者管怎么。而且 YARN 一加入，资源调度也变得更灵活，跑 Spark 都不在话下。 HDFS 的主从结构比较好理解，一个NameNode管目录和索引，多个DataNode干实事存数据。数据默认三副本，哪怕某台机器挂了也不会影响太大。写入流程也清晰，客户端先问 NameNode，再分发数据给 DataNode，挺高效。 MapReduce 的三个阶段，你得熟点：Map 拆解数据、Shuffle 分发数据、Reduce 再整合出结

Hadoop 的进化史，Hadoop 1.x 到 2.x 的变化挺大，尤其是资源管理这一块。以前是单点 JobTracker，说挂就挂。Hadoop 2.x 引入了YARN，资源调度更灵活，扩展性也提升了不少，适合大规模任务了。 老版的Hadoop 1.x架构相对简单，MapReduce绑死在框架里，资源管理和任务调度全靠JobTracker一肩扛，压力大，容易成瓶颈。而 2.x 一上来就拆分架构，YARN接手资源分配，NodeManager也更独立，挺适合多种计算框架混用，比如搭配 Spark。 你如果还在用 1.x 跑任务，嗯，是时候考虑升级了。2.x 不仅更稳定，还支持更多应用场景，比如