Автор: Бутаков Н.А., Петров М.В., Насонов Д.
Издательство: Университет ИТМО
Год: 2019
Страниц: 52
Язык: русский
Формат: pdf, djvu
Размер: 12.7 MB
Учебно-методическое пособие содержит теоретический материал и примеры выполнения задач для курса «Введение в технологии обработки больших данных». Пособие составлено с учётом проведения лабораторных работ с помощью фреймворка Apache Spark. Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с организацией построения ETL-конвейеров на основе Spark SQL и DataFrame API для распределенного выполнения на кластерных вычислительных системах, включая использование итеративных вычислений, важных для машинного обучения, рассмотрения shuffle механизмов и принципов организации управлением памятью в Spark. В результате освоения дисциплины студенты приобретают способности разработки программ и построения конвейеров обработки различных данных, навыки по работе с распределенными кластерными системами, а также способности к применению машинного обучения на распределенных наборах данных.
Содержание:
Введение
Архитектура распределенного приложения Spark
Основные концепции Spark
RDD и граф преобразований
Основные этапы обработки данных
Загрузка данных из внешнего хранилища
Изменение размещения данных и количества партиций
Как происходит вычисление над данными в Spark
Ветвление и итеративные вычисления
Shuffle механизм
Управление памятью в Apache Spark
DataFrame API и Spark SQL
Датафреймы
Начало работы с DataFrame API: SparkSession
Использование пользовательских функций (UDF)
Пользовательские функции агрегации
Создание, настройка и запуск Spark проекта
Настройка окружения
Создание нового проекта
Запуск Scala проекта в Intellij Idea
Первое Spark приложение
Заключение
Список литературы
Скачать Обработка больших данных с Apache Spark