Cible

Ceux qui ne savent pas par où commencer pour faire Apache Spark.

Voici quelques liens liés à Apache Spark. Je parle principalement anglais. Le cours Edx est fortement recommandé. C'est très facile à comprendre car il est expliqué dans la vidéo et vous apprendrez en écrivant réellement le code en Python. Je vous tiendrai au courant! Veuillez commenter si vous avez d'autres bonnes ressources.

Auteur

http://spark.apache.org/
Quick start
- https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

Overview

Stanford CS347
http://www.cs.berkeley.edu/~rxin/talks/2015-05-18_cs347-stanford.pdf

Compile and Run Example

http://qiita.com/giwa/items/d701ad1f9bda42654093

Ce post est 1.4, mais il devrait en être de même pour 1.5.

Edx Introduction to Big Data with Apache Spark https://www.edx.org/course/introduction-big-data-apache-spark-uc-berkeleyx-cs100-1x

Scalable Machine Learning https://www.edx.org/course/scalable-machine-learning-uc-berkeleyx-cs190-1x

Bigdata university

http://bigdatauniversity.com/bdu-wp/bdu-course/spark-fundamentals/
http://bigdatauniversity.com/bdu-wp/bdu-course/spark-fundamentals-ii/

Papers

RDD
- http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf
Shark(Spark SQL)
- http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2013/sigmod_shark.pdf
Spark (1.4) profile
- https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi15/nsdi15-paper-ousterhout.pdf
Spark streaming
- http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2012/hotcloud_spark_streaming.pdf
- http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2013/sosp_spark_streaming.pdf

Faites glisser la part des entreprises japonaises (les gens de NTT sont nombreux.

http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark
http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark-spark
http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/hadoop-14006572
http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/hadoop-ecosystem-nttdata-osc15tk
http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/hadoopsiliconvalleytechbusinessmeetup
http://www.slideshare.net/taroleo/spark-internal-hadoop-source-code-reading-16-in-japan

Books

Learning Spark
- http://shop.oreilly.com/product/0636920028512.do
Advanced Analytics with Spark
- http://shop.oreilly.com/product/0636920035091.do
Spark in Action (in progress)
- https://www.manning.com/books/spark-in-action --Introduction à Apache Spark Le dernier framework de traitement distribué parallèle à apprendre en déplaçant (publié le 20 octobre 2015 par NTT DATA)
- http://www.amazon.co.jp/Apache-Spark%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%A6%E5%AD%A6%E3%81%B6%E6%9C%80%E6%96%B0%E4%B8%A6%E5%88%97%E5%88%86%E6%95%A3%E5%87%A6%E7%90%86%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF-NEXT-ONE-%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BENTT%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF/dp/4798142662/ref=pd_rhf_ee_s_cp_30?ie=UTF8&refRID=18NG6YKBRET078VK7FRK

Si vous le cherchez, vous trouverez diverses choses, mais qu'en est-il? Je n'ai pas encore lu ce qui suit.

Spark cookbook
- https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/spark-cookbook
Fast dataprocessing with Spark
- https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/fast-data-processing-spark-second-edition
Machine Learning with Spark
- https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/machine-learning-spark
Apache Spark Graph processing
- https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/apache-spark-graph-processing
Mastering Apache Spark
- https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/mastering-apache-spark

Spark summit

https://spark-summit.org/2013/
https://spark-summit.org/2014/
https://spark-summit.org/2015/
https://spark-summit.org/east-2015/
https://spark-summit.org/the-spark-spot/

Others

AMP Lab, where spark was invented
https://amplab.cs.berkeley.edu/
Reynold personal page (Spark PMC)
http://www.cs.berkeley.edu/~rxin/
Matei Zaharia personal page (Spark inventor, PMC, CEO of Databricks and Associate Professor in MIT)
http://people.csail.mit.edu/matei/
MLbase, base of Spark MLlib
http://mlbase.org/

Meetup in Japan

http://connpass.com/event/8465/
http://cloudera.connpass.com/event/18857/
http://www.meetup.com/Tokyo-Spark-Meetup/

Commit email (Merci à kou pour l'avoir fait.

http://www.commit-email.info

Comme les différences sont colorées, il est plus facile à voir que l'e-mail de validation d'origine. Vous pouvez vous abonner ci-dessous.

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Signalez les bogues JIRA ici

https://issues.apache.org/jira/browse/spark

Ceux qui veulent contribuer

https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Contributing+to+Spark
http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark-commnity-nttdata-sarutak