前言
隨著大規模搜索引擎(如和Yahoo!) 、基因組分析(DNA測序、RNA測序和生物標志物分析)以及社交網絡(如和)的不斷發展，需要生成和處理的數據量已經超過了千萬億字節。為了滿足如此龐大的計算需求，我們需要高效、可伸縮的并行算法。范式就是解決這些問題的一個 框架。
是一個軟件框架， 可以采用并行、分布式方式處理GB、TB，甚至PB級的大數據集，同時它也是一個在商用服務器集群之上完成大規模數據處理的執行框架。實現的方法有很多，不過這本文中我們主要關注 Spark和/。你將通過簡單而具體的示例來了解如何用Spark和實現。
本文將為以下領域提供了基本分布式算法(分別用、和Spark實現)，并按照這些領域組織本文的章節:
主要內容
本文檔總共分為31章，因為內容實在是太多了，所以只做了一個簡單的介紹，希望大家拿到手之后能夠仔細研讀，慢慢的去研究和掌握。
本文檔中每一章分別提出一個問題，然后通過一組算法加以解決。 算法/解決方案相當完整( 包括驅動器、映射器、組合器和歸約器程序)。可以在項目中直接使用這些代碼(不過，有時可能需要剪切粘貼你需要的部分)。
本文沒有涉及框架的底層理論hadoop大數據處理 pdf，而是著重于提供使用/和Spark解決大數據難題的實用算法和示例。
本文檔的主要內容包括:
本文重點
本文的重點是掌握范式，并提出一-些可以使用/算法解決的具體問題。對于這里提出的每一個問題，我們會詳細介紹map()、()和()函數，并提供完整的解決方案，包括:
本文的一個目標是提供一個循序漸進的指南hadoop大數據處理 pdf，介紹如何使用Spark和作為算法的解決方案。另一個目標是展示如何將一 個作業的輸出作為另一個作業的輸入(這稱為作業鏈或流水線)。
面向讀者
面向了解Java基礎知識并且想使用和Spark開發算法(數據挖掘、機器學習、生物信息技術、基因組和統計領域)和解決方案的軟件工程師、軟件架構師、數據科學家和應用開發人員。
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本文檔作者 ,計算機科學博士，是一位熱衷于實踐的軟件專家，作為開發人員、設計人員、架構師和作者，他有30多年的軟件開發經驗。目前領導著的大數據團隊，在過去15年間，他主要從事Java (服務器端)、數據庫、和分布式計算的有關工作。還著有《》和《JDBC , MySQL ,and 》等書(均由出版)。