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【PDF大放送】Spark&Hadoop Summit精选分享PDF合集

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具，锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。


Hadoop是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。


Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。


本文整理了之前分享的全部Spark与Hadoop相关峰会文章的PDF，以供大家下载。


Hadoop Summit

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  18. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】使Apache Zeppelin与Spark赋能企业数据科学 
  19. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】在Apache Hadoop上保护企业数据
  20. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Hadoop来构建实时和批数据的数据质量服务 
  21. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ranger和Apache Atlas进行数据治理
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  23. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业已经对于云上Hadoop集群做好了准备 
  24. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hadoop 3.0 ：YARN和MapReduce有什么新特性？
  25. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建信息平台：集成Hadoop与SAP HANA和HANA VORA 
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  27. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP：Hive上的次秒级分析查询 
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  37. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上SQL-on-Hadoop的状态 
  38. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi的先锋派 
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  56. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Spark & Apache Zeppelin的安全状态
  57. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演化成为广义存储子系统
  58. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块
  59. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】如何构建成功的数据湖泊
  60. 【Hadoop Summit Tokyo 2016】操纵云上基于Hadoop 集群的YARN

Spark Summit

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  5. 【Spark Summit East 2017】基于混合云的Spark技术助力数据科学转型
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  121. 【Spark Summit East 2017】Spark：将数据科学作为服务
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  125. 【Spark Summit East 2017】Kafka、YARN与Spark Streaming作为一个服务
  126. 【Spark Summit East 2017】加速云上Spark基因测序的数据驱动方法以及案例研究
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  130. 【Spark Summit East 2017】Spark上基因组分析的算法和工具
  131. 【Spark Summit East 2017】使用“宽”随机森林在基因组的大草堆中寻针
  132. 【Spark Summit East 2017】基于Spark ML和GraphFrames的大规模文本分析管道
  133. 【Spark Summit East 2017】Sparkler：Spark上的爬虫
  134. 【Spark Summit East 2017】从巨型图中学习的神经网络
  135. 【Spark Summit East 2017】使用Spark与Kafka构建Second Look业务用例实时平台
  136. 【Spark Summit East 2017】通过Simplicity进行扩展：如何使3亿用户的聊天应用的数据工程量减少70%
  137. 【Spark Summit East 2017】使用Spark解锁设备数据的价值
  138. 【Spark Summit East 2017】FIS：加速FinTech数字智能
  139. 【Spark Summit East 2017】分布式实时流处理：Why and How
  140. 【Spark Summit East 2017】使用Spark对于灾难性事件进行建模
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  143. 【Spark Summit East 2017】使用Spark进行带有高维度标签的机器学习
  144. 【Spark Summit East 2017】R与Spark：如何使用RStudio的 Sparklyr和H2O的 Rsparkling分析数据
  145. 【Spark Summit East 2017】Spark中的草图数据和T-Digest
  146. 【Spark Summit East 2017】在生产环境中的大规模数据应用中使用SparkR
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  148. 【Spark Summit East 2017】使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测
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  150. 【Spark Summit East 2017】Clipper：一个低延迟在线预测服务系统
  151. 【Spark Summit East 2017】物联网与自动驾驶汽车：使用Kafka与Spark Streaming进行同步定位和映射
  152. 【Spark Summit East 2017】使用基于Spark的超级计算机压缩软件开发周期

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     //文件处理  在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */   //1，运用File类对文件目录和属性进行操作   //在工程中线创建一个text.txt
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    今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。 让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。 方法如下：
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    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
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