BDAS 伯克利数据分析栈

1.spark的基础内容

2.spark机器学习

3.spark图挖掘

4.spark深度学习

5.alluxio系统介绍

 

1.spark与bdas

hadoop源于google，时间为2004-2006的3个论文。spark生于加州大学伯克利分析的AMP实验室 2009 spark正式发布

到2012年spark有0.6版本。AMP 于2016关闭，重新建立RISE实验室 riselab

bdas伯克利数据分析栈

spark生态圈的目标是成为大数据的工业标准

1.2 databricks

Databricks与基于Hadoop做的商用化的Cloudera和Hontworks有异曲同工

1.3 spark 是开源的

1.4 spark的编译语言

• Scala
• Java
• Python
• SQL
• R

5种语言比较图

作为Spark的原生语言，简洁的语法，

java也是原生的语言，但java语法冗长 1.8后才支持函数式编程，但java程序员基数大，javaApi对于用户来说无疑比较友好。

建议Spark学习用自己熟悉的语言

1.5函数式编程思想

scala很多特性与spark本身的概念非常契合，可以用天生一对来形容。

函数式编程属于声明式编程，与其对应的是命令式编程，命令式编程就是按照“程序是一系列改变状态的命令”来建模的一种建模风格，而函数式编程思想是“程序是表达式和变换，以数学方程的形式建立模型，并且尽可能的避免可变状态”，函数式编程会有一些类别的操作，如映射、过滤、归约，每一种都有不同的函数作为代表如filter,map,reduce 这些函数实现的是低阶变换，而用户定义的函数将作为这些函数的参数来实现整个方程，用户自定义的函数为高阶变换。

来看看scala的函数式

val familiyNames = List("aaa","bbb","c","ccc")

println(familyNames.filter(p=>p.length()>1).map(f=>f.capitalize).reduce(a,b)=>a+","+b).toString())

从这个例子我们可以看出，在命令式编程的版本中，只执行了一次循环，在函数式编程的版本里，循环执行了3次（filter、map、reduce），每一次只完成一种逻辑（用户编写的匿名函数），从性能上来说，当然前者更为优秀，这说明了在硬件性能羸弱时，函数式的缺点会被放大，但我们也看到了，在函数式编程的版本不用维护外部状态i，这对于并行计算场景非常友好。