DPark 是 Spark 的 Python 克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。 DPark 由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark 完成，正日趋完善。
示例代码：
import dpark
file = dpark.textFile("/tmp/words.txt")
words = file.flatMap(lambda x:x.split()).map(lambda x:(x,1))
wc = words.reduceByKey(lambda x,y:x+y).collectAsMap()
print wc
该代码可以在本地和 Mesos 集群上运行：
$ python wc.py $ python wc.py -m process $ python wc.py -m host[:port]
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Dpark Dpark-AND-Spark Dpark：Dpark是国内豆瓣公司根据Spark进行的克隆版本的实现 DPark 是一个类似MapReduce 的基于Mesos（Apache 下的一个集群管理器，提供了有效的、跨分布式应用或框架的资源隔离和共享等功能）的集群并行计算框架（Cluster Computing Framework），DPark 是Spark 的Python克隆版本，是一个
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Dpark 是Spark 的Python克隆版本，是一个用Python 语言实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和低延时的迭代计算。该计算框架类似于MapReduce，但是比其更灵活，可以用Python 非常方便地进行分布式计算，并且提供了更多的功能，以便更好地进行迭代式计算。Dpark 由国内的豆瓣公司开发实现和负责维护，据豆瓣公司的描述，目前豆瓣公司内部的绝大多数数据分析
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#简介 python 内存计算 是Spark的Python实现版本 #DPark是一个基于Mesos的集群计算框架(cluster computing framework)，是Spark的Python实现版本，类似于MapReduce，但是比其更灵活，可以用Python非常方便地进行分布式计算，并且提供了更多的功能以便更好的进行迭代式计算。 http://hao.jobbole.com/dpark
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Python部落(www.freelycode.com)翻译, 禁止转载 项目地址 https://github.com/douban/dpark 项目介绍 DPark是Python版的Spark, 一个类似于MapReduce的, 支持交互式计算的计算框架. 下面是一个数单词的例子(wc.py):import dpark file = dpark.textFile("/tmp/words.txt
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最近需要处理海量数据的分布式计算及数据挖掘，经过多次选择(hadoop,Spark,DPark)，最后还是选择了DPark，主要是看中DPark的轻量级及python的灵活性，且除了豆瓣外，在几个友公司都有成功的应用案例。 不过很痛苦的是DPark的资料太少了，连github上的官方wiki都不够详细，暂时只能主要靠自己摸索。 这篇文章主要记录DPark的一些资料及我在安装时的一些问题（其实基本是
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dpark是豆瓣克隆的spark的高效分布式框架，安装测试了下，做个笔记 1 下载：git clone https://github.com/douban/dpark.git 2 进入dpark目录运行：python setup.py install 3 测试代码，使用蒙特卡洛模拟计算π值： #coding:utf-8 import sys import random from dpark
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来自于： DPark是一个基于Mesos的集群计算框架(cluster computing framework)，是Spark的Python实现版本，类似于MapReduce，但是比其更灵活，可以用Python非常方便地进行分布式计算，并且提供了更多的功能以便更好的进行迭代式计算。 DPark的计算模型是基于两个中心思想的：对分布式数据集的并行计算以及一些有限的可以在计算过程中、从不同机器访问的共
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一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值
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类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm
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其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种，一种是本地职业介绍所，一种是远程职业介绍所。顾名思义，本地职业介绍所就是在当前计算机上的，远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所，所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中，具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候，工作就可以被安排下去执行。当然，有两种安排方式，一
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本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念，例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业，并在
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主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说
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如何计算大的皮尔逊互相关矩阵( 更新：我读了阿帕奇火花的实现 但对我来说，看起来所有的计算都发生在一个节点上，而不是真正意义上的分布式。 请在这里放一些光。我还尝试在3节点火花群集上执行它，下面是屏幕截图： 正如您从第二张图中看到的，数据在一个节点上被拉起，然后进行计算。我在这里对吗？