Spark高级数据分析--纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析 一.地理空间分析: 二.pom.xml 原文地址:https://www.jianshu.com/p/eb6f3e0c09b5 作者:IIGEOywq 一.地理空间分析: object RunGeoTime extends Serializable { val formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.ENGLISH) def main(ar…

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

排序,真的非常重要! RDD.scala(源码) 在其,没有罗列排序,不是说它不重要! 1.基础排序算法实战 2.二次排序算法实战 3.更高级别排序算法 4.排序算法内幕解密 1.基础排序算法实战 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoo…

启动spark-shell 如果你有一个Hadoop 集群, 并且Hadoop 版本支持YARN, 通过为Spark master 设定yarn-client 参数值,就可以在集群上启动Spark 作业:$ spark-shell --master yarn-client如果你是在自己的计算机上运行示例,可以通过设定local[N] 参数来启动本地Spark 集群,其中N 代表运行的线程数,或者用* 表示使用机器上所有可用的核数.比如,要在一个8 核的机器上用8 个线程启动一个本地集群,可以输入…

推荐算法流程 推荐算法 预备 wget http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/datasets/profiledata_06-May-2005.tar.gz cd /Users/erichan/garden/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin ./spark-shell --master local --driver-memory 6g 1 准备数据 val data ="/Users/erichan/AliDrive/ml_spark/da…

2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkContext 本章使用的资料来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的.由于网络原因,无法从原始地址下载数据集,这里可以从以下链接获取: https://pan.baidu.com/s/1dENp41V 或 http://pan.baidu.com/s/1c29fBVy 获取数据集以后,可…

Spark源码分析: https://yq.aliyun.com/articles/28400?utm_campaign=wenzhang&utm_medium=article&utm_source=QQ-qun&utm_content=m_11999 Spark shuffle: http://blog.csdn.net/johnny_lee/article/details/22619585 Spark java.lang.OutOfMemoryError: Java heap…

一.combineByKey算子简介 功能:实现分组自定义求和及计数. 特点:用于处理(key,value)类型的数据. 实现步骤: 1.对要处理的数据进行初始化,以及一些转化操作 2.检测key是否是首次处理,首次处理则添加,否则则进行分区内合并[根据自定义逻辑] 3.分组合并,返回结果 二.combineByKey算子代码实战 package big.data.analyse.scala.arithmetic import org.apache.spark.sql.SparkSession…

一.基于排序机制的wordcount程序 1.要求 1.对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数. 2.按照每个单词出现次数的数量,降序排序. 2.代码实现 ------java实现------- package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apac…