大数据项目(MTDAP)随想

Spark MLlib进行example测试的时候，总是编译不通过，报少包<Spark MLlib NoClassDefFoundError: org/apache/spark/ml/param/Param>，但是代码没有报错，也能够跳转过去，我重新Maven刷过，程序还是启不来。后来观察到pom.xml中mllib是‘provided’的，去掉就好了。

原因就是provided是表示所在容器是包含这个包的，只会作用在编译、测试阶段；而默认的compile则是在编译、测试、运行阶段都需要的。

多动脑筋哈，乐趣就在其中。

<dependency>

            <groupId>org.apache.spark</groupId>

            <artifactId>spark-mllib_2.</artifactId>

            <version>2.1.</version>

           <scope>provided</scope>

 </dependency>

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IDEA下maven package打包报错，说某个jar包找不到或者什么not found: type、error: object xxx is not a member of package ... 一般这个jar包不是你通过maven关系管理的，或者是idea直接Libraries下from maven关联的，改用pom.xml文件引用可解决，反复试几次。本质原因不明.

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Scala下JSON、Map、String的转换

1、使用astjson，使用与java相同的方式即可，甚至可以先在 .class文件中写好代码再复制到 .scala文件中，IDEA会自动帮人转换

期间 JSON.toJSONString(map) 出现错误：ambiguous reference to overloaded definition when call method in java library。这是因为方法重载什么的，

必须明确确定参数个数改为JSON.toJSONString(map, SerializerFeature.PrettyFormat)

2、使用net.minidev.json

import net.minidev.json.JSONObject

import net.minidev.json.parser.JSONParser

/*****生成JSONObject，赋值，并转成String************/

 val obj: JSONObject = new JSONObject

        obj.put("road_id",road_id)

        obj.put("bpoint_id",bpoint_id)

        obj.put("epoint_id",epoint_id)

 val jsonStr = obj.toJSONString

/*****解析Json字符串************/

 val jsonParser =new JSONParser()

 val result: JSONObject =

     jsonParser.parse(opt.get).asInstanceOf[JSONObject]

 result.get("road_id")

两种都可以吧，坑爹的是使用JSON过程中我遇到一个错误：com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Jackson version is too old 2.5.6 error

这个错误让我肯定以为是Spark中的Jackson与Json jar包中的Jackson产生冲突，然后我就把Json相关的代码全部删除，可一直报错，我都不敢肯定是否是fastJson的问题，我把fastJson的jar删除以后还是报错，哈哈哈，现在写博客的时候我终于找到原因了，原来是我没通过Maven管理的jar包中有smart-json-1.1.1,就是华为提供的FusionInsight相关的jar，然后我又从外界引用了smart-json-2.6。欸，所以以后最好都是用maven统一管理jar最好了。遇到问题多用脑子思考为什么，本质总是那么多，思考最核心的本质与原理。就像这个错误，是jar包冲突几乎肯定，那是哪几个包冲突呢，百度后不符合所我的需求，就可以再想想会不会是自己json引用过多冲突呢，多动脑子啊！多思考最本质的原理。

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Scala和Java中的Infinity和NaN。

今天SparkStreaming处理数据进行reduce(_+_)相加的时候，发现有的结果是正确的数字，有的却是Infinity，无穷大，进一步打印<reduce((x, y) => println(x+y); x+y)> 发现会突然出现某个Infinity，然后后续一直都Infinity，之前的操作中有除法，也有赋值为0的情况，我想可能是num/0导致无穷大了，最本质的解决方法当然是去排除分母为0的情况，最快的解决方法是利用Double.isInfinity()方法来filter，而且Float包装类中是没有这个方法的。随便说说NaN，这个常出现在JS中==判断的时候，比如a==1，当a不是数字的时候就会报NaN，Not a Number。

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移动一行代码

将插入符号放在要移动的行上。
执行以下操作之一：
- 在主菜单上选择代码| 向上移动（Code | Move Line Up）或代码| 向下移动（Code | Move Line Down）。
- 按 Shift+Alt+Up 或 Shift+Alt+Down。

　Maven仓库配置的时候本地是有密码的，需要配置进去（Server）,实在报某些包找不到就直接手动添加

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redis上传数据报错maxmemory：

当我将两千多万条数据，以一个Hash形式上传数据的时候报内存溢出，公司集群分配给Redis的内存是默认的1G，偏少，但是我的模式应该也有问题，我为了便于管理key，所有的同类型字典数据都使用一个key，比如

通过field进行精确查询。我觉得数据量总的来说没有达到临界值，但是redis是以一条key一条key这样上传的，所以一个key的数据量如此之大，估计因此吃不消了。

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Map.Entry的作用（减少遍历map的次数）

3.由此便产生了遍历Map的两种方法：
3.1通过键的集合间接遍历 map
Set<K> set = map.keySet();//先遍历map，取出所有的键。对map的第一次遍历。
Iterator it = set.iterator();//由此可以看出，这个方法实际是通过遍历键的集合来间接遍历map
while(it.hasnext()){
Object key = it.next();
Object value = map.get(key);//对map的第二次遍历。注意：getKey(key)也是需要通过传入的参数与所有的key一个一个的进行比较，直到找到Otherkey.equals(key)为true的OtherKey
...//当然，还得需要强转一下才能投入实际使用
}
3.2通过（Entry类的对象）组成的集合间接遍历map
Set<Map.Entry<K,V>> set = map.entrySet();//遍历一次map，将所有的键值对一块取出。
Iterator it = set.iterator();
while(it.hasnext()){
Object key = it.getKey();
Object value = it.getValue();
...//当然，也得需要强转
}
两种遍历方法的比较:
3.1 与 3.2只是效率上的区别,由上面的注释就可以看出:
3.1对map进行了两次遍历。
3.2对map进行了一次遍历。

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Redis中一个Hash可以存储40亿，Every hash can store up to 2^32 - 1 field-value pairs (more than 4 billion).《摘自Redis官网的Data type章节，意思是内存允许的情况下，可以存超过40亿数据》

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Q:HBase和Solr的不同

hbase 是一个多元KV列存储数据库，可以快速读写，写性能尤为出色，这是一种基于MVCC的方案；

solr是基于lucene的企业级数据索引解决方案，但写入性能跟hbase比起来差个量级。所以一般用hbase存数据，solr作二级索引。

HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求，Solr对于接收到的数据可以做相关的同步：增、删、改索引的操作，这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了，更何况HBase和Solr都可以集群。这对海量数据存储、检索提供了一种方式，将存储与索引放在不同的机器上，是大数据架构的必须品。

Q:HBase和Redis的不同

两个不能互相替代，只能互相弥补，redis是基于内存的，而hbase基于hdfs

1、hbase：可以存储上亿的数据，适合存储大数据，可以基于rowkey扫描数据，作为大数据存储数据库的不错选择

2、redis：基于内存的，速度比hbase快，但是不能作为大数据存储，但是适合一些批量数据，快速读取，作为临时数据缓存的不错选择。

以上答案来自网络。

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