Nếu bạn chưa xem phần 1 thì có thể xem lại TẠI ĐÂY nha, bài viết hôm nay mình sẽ giới thiệu tiếp tới mọi người một số ví dụ về window function và pivot sâu hơn để mọi người có thể hiểu rõ hơn về wi...

Window aggregate functions (hay thường được gọi tắt là window functions hoặc windowed aggregates) là hàm giúp hỗ trợ tính toán trên 1 nhóm các bản ghi được gọi là cửa sổ mà có liên quan tới bản ghi...

Như đã tìm hiểu ở bài viết trước về Spark SQL, Dataframe và Dataset, Spark SQL là một mô hình để xử lý dữ liệu có cấu trúc của Spark rất phổ biến. Trong bài viết này chúng ta sẽ sử dụng Spark SQL đ...

Spark SQL là một mô hình để xử lý dữ liệu có cấu trúc của Spark rất phổ biến. Interfaces cung cấp bởi Spark SQL có thêm các thông tin về cấu trúc của dữ liệu và các tính toán đang được thực hiện. V...

Wordcount cũng là một chương trình kinh điển khi nhắc tới Spark, một phần cũng là để so sánh hiệu năng với chính Hadoop MapReduce. Trong bài viết này mình sẽ hướng dẫn mọi người tạo và chạy chương ...

Apache Spark là một framework dùng trong xử lý dữ liệu lớn. Nền tảng này trở nên phổ biến rộng rãi do dễ sử dụng và tốc độ xử lý dữ liệu được cải thiện hơn Hadoop. Apache Spark có thể phân phối khố...

Resilient Distributed Datasets (RDDs) Resilient Distributed Datasets (RDD) là một cấu trúc dữ liệu cơ bản của Spark. Nó là một tập hợp bất biến phân tán của một đối tượng có thể hoạt động song song...

Tổng quan về Apache Spark Spark ban đầu được Matei Zaharia bắt đầu tại AMPLab của UC Berkeley vào năm 2009 và được mở nguồn vào năm 2010 theo giấy phép BSD. Vào năm 2013, dự án đã được quyên góp c...

Mục tiêu chính của Apache Hadoop Lưu trữ dữ liệu khả mở và xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Tiết kiệm chi phí khi lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn. Bạn có thể xem thêm chi tiết mục tiêu của Hadoop TẠI ĐÂY...

MapReduce là một kỹ thuật xử lý và là một mô hình lập trình cho tính toán phân tán để triển khai và xử lý dữ liệu lớn. Hadoop MapReduce là một khung xử lý dữ liệu của Hadoop xây dựng dựa trên ý tưở...