由于预处理的数据都存储在cassandra里面,所以想要用spark进行数据分析的话,需要读取cassandra数据,并把分析结果也一并存回到cassandra:因此需要研究一下spark如何读写cassandra. 话说这个单词敲起来好累,说是spark,其实就是看你开发语言是否有对应的driver了. 因为cassandra是datastax主打的,所以该公司也提供了spark的对应的driver了,见这里. 我就参考它的demo,使用scala语言来测试一把. 1.执行代码 //Cassa…

原文网址:http://blog.csdn.net/tommy_wxie/article/details/8193954 Linux内核中读写文件数据的方法  有时候需要在Linuxkernel--大多是在需要调试的驱动程序--中读写文件数据.在kernel中操作文件没有标准库可用,需要利用kernel的一些函数,这些函数主要有: filp_open() filp_close(), vfs_read()vfs_write(),set_fs(),get_fs()等,这些函数在linux/fs.h和…

Electron-vue实战(三)— 如何在Vuex中管理Mock数据 作者:狐狸家的鱼 本文链接:Vuex管理Mock数据 GitHub:sueRimn 在vuex中管理mock数据 关于vuex的简单理解在这篇文章中已经提过了,如何在vuex中管理mock数据呢. 这是效果界面,所用的数据是mock模拟所得,使用vuex的store存储管理模拟数据. 这是我的store目录结构,分成几个模块,以其中planList模块为例进行讲解. 1.配置Vuex 在modules文件夹中新建一个文件pl…

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个…

Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发. Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低.Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度. MapReduce是一路计算的优秀解决方案, 但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行. Spark扩展了MapReduce模型,允许开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.并且支持跨有向无环…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

Spark2.1. http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1689-2/ 0+入门:Spark的安装和使用(Python版) Spark2.1.0+入门:第一个Spark应用程序:WordCount(Python版) http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1692-2/#more-1692 应用: 启动 cd /usr/local/spark ./bin/pyspark RDD 分布式对象集合,一个只读的分区记录集合.一种数据结构(相当于int.doubl…

前言: 本项目基于maven构建,使用mybatis-spring-boot作为spring-boot项目的持久层框架 spring-boot中使用mybatis持久层框架与原spring项目使用方式和注解都不相同,需要依赖mybatis-spring-boot包 1.引入mybatis和数据库及其他项目依赖 1.1.引入mybatis依赖 <!-- mybatis-spring-boot --> <dependency> <groupId>org.mybatis.sp…

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. 以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事, 不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了. 下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档: import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matlab文件名 matfn=u'E:/python/测试程序/1…

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp…