Data Source API是从 1.2开始提供的，它提供了可插拔的机制来和各种结构化数据进行整合。Spark用户可以从多种数据源读取数据，比如Hive table、JSON文件、Parquet文件等等。我们也可以到http://spark-packages.org/（这个网站貌似现在不可以访问了）网站查看Spark支持的第三方数据源工具包。本文将介绍新的Spark数据源包，通过它我们可以访问 Amazon Redshift Service，这个工具包叫做spark-redshift。spark-redshift主要由Databricks维护，并且有SwiftKey等公司贡献代码。　　在spark-redshift诞生之前，Spark的JDBC库是唯一可以访问Redshift的方式。这种方式在查询非常少的数据（比如100条）的情况下是非常适合的，但是如果用于处理大规模数据，将会变得非常慢！因为JDBC提供了基于ResultSet方式，而这种方式在一个线程中接收所有的数据。此外，如果使用JDBC在Redshift中存储大规模的数据集，唯一可行的方式就是在Redshift中同一个数据库中进行。基于JDBC的INSERT/UPDATE查询也仅仅适合小规模的数据。对于那些想在Redshift中加载或者存储大规模数据的用户来说，JDBC实在是有太多的性能和吞吐量问题亟待改变。　　然而使用spark-redshift可以简化和Redshift整合的步骤，使得我们可以从Redshift中加载或者存储大规模的数据。为了了解它是怎么工作的，让我们来看看如何用Redshift数据库来和其他的数据源的数据集进行集成。　　我们还将在本文探讨spark-redshift是如何扩展的。一般情况下，数据需要从HDFS上移到Redshift中进行分析。然而spark-redshift将允许Redshift无缝地操作（通过统一的数据源API）存储在S3、Hive tables、CSV或者存储在HDFS上的Parquet文件。这将使得ETL工作变得简单，用户只需要将注意力放在业务逻辑上，而且这提供了统一的系统视图。Hadoop技术博文(iteblog_hadoop)　
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最新可访问Google的Hosts文件[商业敏感数据虽然难以获取，但好在仍有相当多有用数据可公开访问。它们中的不少常用来作为特定机器学习问题的基准测Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点随着大数据分析市场的快速渗透到各行业务，哪些大数据技术是刚需？哪些技术有极大的潜在价值？根据弗雷斯特研究公司Kafka是分布式消息系统，需要处理海量的消息，Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘，以此Spark是时下很火的计算框架，由UC Berkeley AMP Lab研发，并由原班人马创建的Databr转发微博有机会获取《Spark大数据分析实战》详情：/archi转发微博有机会获取《Spark大数据分析实战》详情：/archi　　下面格式代码比较乱，请阅读原文　　这篇文章中将介绍C# 6.0的一个新特性，这将加深我们对Scala m　　Apache Arrow项目为列式内存存储的处理和交互提供了规范。目前来自Apache Hadoop社区下面文章格式比较乱，请阅读原文。使用Apache Zeppelin　　编译和启动完Zeppelin相关的进程　　在前面的文章中，我们介绍了如何创建DataFrame。本文将介绍如何操作DataFrame里面的数据和打　　一、从csv文件创建DataFrame　　　　如何做？　　　　如何工作的　　　　附录　　二、操作Data　　目前Spark支持四种方式从数据库中读取数据，这里以Mysql为例进行介绍。一、不指定查询条件　　这个方　　《Spark RDD缓存代码分析》　　《Spark Task序列化代码分析》　　《Spark分区器Has活动内容2015年下半年华东地区scala爱好者聚会，这次活动有杭州九言科技(代表作是In App)提供场地　　Spark的作业会通过DAGScheduler的处理生产许多的Task并构建成DAG图，而分割出的Tas　　在Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数；也决定了RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个　　最近由Reynold Xin给Spark开发者发布的一封邮件透露，Spark社区很有可能会跳过Spark　　我们在学习或者使用Spark的时候都会选择下载Spark的源码包来加强Spark的学习。但是在导入Spa　　在Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数；也决定了RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个上次我对Spark RDD缓存的相关代码《Spark RDD缓存代码分析》进行了简要的介绍，本文将对Sp最近发布的idea 15带来了很多的新特性，想必大家都非常想使用这个版本。但是遗憾的是，该版本的注册方式　　在Scala中一个很强大的功能就是模式匹配，本文并不打算介绍模式匹配的概念以及如何使用。本文的主要内容是　　Spark Data Source API是从Spark 1.2开始提供的，它提供了可插拔的机制来和各种　　本hosts文件于日更新。可访问Google、Twitter、youtube等网站，不给网站的每篇文章添加PDF导出功能能够极大地方便用户下载喜欢的文章。基于此，本人通宵开发了这个功能，下面是效　　Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的iteblog_hadoop每两天一篇关于Hadoop、Flume、Spark、Shark、Hbase、Hive、Zookeeper、Mapreduce、HDFS相关的技术博文，网址：，或者百Google搜索 过往记忆。热门文章最新文章iteblog_hadoop每两天一篇关于Hadoop、Flume、Spark、Shark、Hbase、Hive、Zookeeper、Mapreduce、HDFS相关的技术博文，网址：，或者百Google搜索 过往记忆。}