如果邮件中的内容不能正常显示，请点击此处查看   如果不想再收此邮件，可取消订阅     2014-11-07 第44期       Spark vs. MapReduce 时间节约66%，计算节约40%   MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。     专访Databricks辛湜，谈Spark排序比赛摘冠及生态圈热点   最新消息，Databricks的Spark与UCSD的TritonSort两个系统在2014 Daytona GraySort比赛上并列第一。为了对比赛有更好的了解，笔者特采访了Databricks 辛湜（Reynold Xin），并就Spark社区中的一些热门趋势进行探讨。     如何定制一个基于REST Service的ODBC驱动程序   REST Service帮助开发者以简单统一的接口向终端用户提供服务。然而数据分析的应用场景中，一些成熟的数据分析工具要求用户提供ODBC数据源，在这种情况下，REST Service并不能满足用户所有对数据的使用需求。     BDTC 2014中国大数据大调查   2014中国大数据行业大调查将全方位洞察当下大数据生态圈，了解大数据平台开发者的需求，分析大数据行业发展趋势及产品方向，为大数据技术从业者和创业者们提供参考。希望能够得到您的支持与合作，我们将从参与者中抽取幸运用户赠送丰厚大奖。     联系我们       Hadoop与大数据周刊     由CSDN和《程序员》杂志编辑与社区共同打造，涵盖大数据及Hadoop领域，萃取最精华Hadoop与大数据技术内容，每周四发送。        CSDN 移动客户端   CSDN官方微信       查看Hadoop与大数据周刊往期回顾，更多精彩内容尽在Hadoop个性阅读。欢迎向您的朋友推荐订阅本邮列表。 如果不想再收到该邮件，可以取消订阅