粗体部分示例: # dns_domain_info_list_rdd ==> [(src_ip, domain, domain_ip, timestamp, metadataid), ....] all_domains_list = dns_domain_info_list_rdd.map(lambda x: (x[1], 1)).reduceByKey(operator.add).map(lambda x: x[0]).collect() all_domains_set = set(all_d…

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6814778610788860424/ 编写类似MapReduce的案例-单词统计WordCount 要统计的文件为Spark的README.md文件 分析逻辑: 1. 读取文件,单词之间用空格分割 2. 将文件里单词分成一个一个单词 3. 一个单词,计数为1,采用二元组计数word ->(word,1) 4. 聚合统计每个单词出现的次数 RDD的操作 1.读取文件: sc.textFile("file:/…

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译 论文中提到,MapReduce的编程模型就是: 计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce. 用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduc…

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

在 文章 <python实现指定目录下批量文件的单词计数:串行版本>中, 总体思路是: A. 一次性获取指定目录下的所有符合条件的文件 -> B. 一次性获取所有文件的所有文件行 -> C. 解析所有文件行的单词计数 -> D. 按单词出现次数排序并输出TOPN.  A,B,C,D 是完全串行的 本文实现 并发版本. 并发版本的主要思路是: A. 每次获取一个符合条件的文件 -> B. 获取单个文件的所有文件行 -> C. 解析单个文件的所有单词计数 ->…

例子需求: spout:向后端发送{"sentence":"my dog has fleas"}.一般要连数据源,此处简化写死了. 语句分割bolt(SplitSentenceBolt):订阅spout发送的tuple.每收到一个tuple,bolt会获取"sentence"对应值域的值,然后分割为一个个的单词.最后,每个单词向后发送1个tuple: {"word":"my"} {"word&qu…