如何解決spark無法加載hadoop本地庫的問題是jre目錄中缺少文件libhadoop.so和libsnappy.so。spark需要先安裝hadoop嗎？Spark和Hadoop一樣，是一個(gè)開源的集群計(jì)算環(huán)境，但是在一定的工作負(fù)載下，它比Hadoop更高效。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們要明白五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)-2/是我們這個(gè)時(shí)代最大的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)之一。但是它的概念非常模糊。在某些會(huì)話中，不同的參與者用“Da 數(shù)據(jù)”可能有以下三種含義:1。大量的數(shù)據(jù)；2.數(shù)據(jù)集超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫功能；3.用軟件工具分析前兩種含義的數(shù)據(jù) set。物聯(lián)網(wǎng)最顯著的好處是，它可以極大地?cái)U(kuò)展我們監(jiān)控和測量現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)生的事情的能力。

有經(jīng)驗(yàn)的房主都知道，烘干機(jī)的通風(fēng)系統(tǒng)可能被線頭堵塞，可能導(dǎo)致安全隱患。數(shù)據(jù)系統(tǒng)終于給了我們準(zhǔn)確理解這些問題的能力。然而，挑戰(zhàn)在于開發(fā)這些系統(tǒng)和商業(yè)模式，使信息更有價(jià)值。想想智能恒溫器。在用電高峰非常緊張的時(shí)候，公用事業(yè)和第三方能源服務(wù)公司希望每分鐘都能準(zhǔn)確地更新能耗:通過準(zhǔn)確地調(diào)節(jié)能源，最大限度地節(jié)約能源，夏天普通的一天可以和節(jié)約用電的一天有明顯的不同。

你應(yīng)該知道的互聯(lián)網(wǎng) 時(shí)代的五大數(shù)據(jù) big 數(shù)據(jù)是我們這個(gè)時(shí)代最大的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)之一。但是它的概念非常模糊。在某些會(huì)話中，不同的參與者用“Da 數(shù)據(jù)”可能有以下三種含義:1。大量的數(shù)據(jù)；2.數(shù)據(jù)集超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫功能；3.用軟件工具分析前兩種含義的數(shù)據(jù) set。物聯(lián)網(wǎng)最顯著的好處是，它可以極大地?cái)U(kuò)展我們監(jiān)控和測量現(xiàn)實(shí)世界中發(fā)生的事情的能力。

有經(jīng)驗(yàn)的房主都知道，烘干機(jī)的通風(fēng)系統(tǒng)可能被線頭堵塞，可能導(dǎo)致安全隱患。數(shù)據(jù)系統(tǒng)終于給了我們準(zhǔn)確理解這些問題的能力。然而，挑戰(zhàn)在于開發(fā)這些系統(tǒng)和商業(yè)模式，使信息更有價(jià)值。想想智能恒溫器。在用電高峰非常緊張的時(shí)候，公用事業(yè)和第三方能源服務(wù)公司希望每分鐘都能準(zhǔn)確地更新能耗:通過準(zhǔn)確地調(diào)節(jié)能源，最大限度地節(jié)約能源，夏天普通的一天可以和節(jié)約用電的一天有明顯的不同。

JRE目錄中缺少兩個(gè)文件libhadoop.so和libsnappy.so。具體來說，sparkshell依賴scala，scala依賴JAVA_HOME下的jdk，libhadoop.so和libsnappy.so兩個(gè)文件要放在$JAVA_HOME/jre/lib/amd64下。這兩個(gè)so:libhadoop . so和libsnappy.so

Spark和Hadoop一樣，都是開源的集群計(jì)算環(huán)境，但是在一定的工作負(fù)載下比Hadoop更高效。Spark采用基于內(nèi)存的分布式數(shù)據(jù) set，優(yōu)化了迭代工作量和交互式查詢。Spark用Scala語言實(shí)現(xiàn)，Scala作為應(yīng)用框架。與Hadoop不同的是，Spark和Scala緊密結(jié)合，Scala像管理本地集合對象一樣管理分布式的數(shù)據(jù) set。

Spark由加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)，用于構(gòu)建大規(guī)模、低延遲的分析應(yīng)用程序。Spark集群計(jì)算框架Spark是一個(gè)類似Hadoop的新型集群計(jì)算框架，不同的是Spark用于特定工作負(fù)載類型的集群計(jì)算，在多個(gè)并行操作之間復(fù)用work 數(shù)據(jù) set(如機(jī)器學(xué)習(xí)算法)。為了優(yōu)化這類計(jì)算，Spark引入了基于內(nèi)存的集群計(jì)算，即數(shù)據(jù) set被緩存在內(nèi)存中，以減少訪問延遲。