[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 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

[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 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格…

[注] 1.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: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频…

[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编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

[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 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计…

[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 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…

[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…

[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 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…

[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 .编译Hadooop 1.1 搭建环境 1.1.1 安装并设置maven 1. 下载maven安装包,建议安装3.0以上版本,本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包,下载地址如下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2. 使用ssh工具把maven包上传到/home/hadoop/upload目录 3. 解压缩apache-maven…

[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 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http…

[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 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨…

[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 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext…

[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 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

[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 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

[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 .运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1 1.2 机器网络…

[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 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala…

[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 1.Hive操作演示 1.1 内部表 1.1.1 创建表并加载数据 第一步   启动HDFS.YARN和Hive,启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步   创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法,所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符.…

[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 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1…

这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验.研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家.这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介.编译.部署,再到编程模型.运行架构,最后介绍其组件SparkSQL.Spark Streaming.Spark MLib和Spark GraphX等.文章内容的整理一般是先介绍原理,随后是实战例子,由于面向的是入门读者,在实战中多截图,还请谅解.为了大家实验方便,在这里把实验相关的测试数据和安装包放在百度盘提供下载 …

转自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.html 这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验.研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家.这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介.编译.部署,再到编程模型.运行架构,最后介绍其组件SparkSQL.Spark Streaming.Spark MLib和Spark GraphX等.文章内容的整理一般是先介绍原理,随后是实战例子,由于面向的是入…

前言: spark最近非常的火热, 本文不讲spark原理, 而是研究spark集群搭建和服务的脚本是如何编写的, 管中窥豹, 希望从运行脚本的角度去理解spark集群. 研究的spark为1.0.1版. spark集群采用standalone模式搭建, 其基础架构为master-slave(worker模式, 单master+多slave(worker)节点构成. 脚本目录start-all.sh 作用: 启动整个集群stop-all.sh 作用: 关闭整个集群start-master.sh…

前言: CDH4不带yarn和spark, 因此需要自己搭建spark集群. 这边简单描述spark集群的安装过程, 并讲述spark的standalone模式, 以及对相关的脚本进行简单的分析. spark官网: http://spark.apache.org/downloads.html *)安装和部署 环境: 172.16.1.109~172.16.1.111三台机器(对应域名为tw-node109~tw-node111), centos6.4, 已部署cdh4 目标是: 搭建一个spar…

Spark的intersection intersection顾名思义,他是指交叉的.当两个RDD进行intersection后,将保留两者共有的.因此对于RDD1.intersection(RDD2) 和RDD2.intersection(RDD1) .应该是一致的. 比如对于,List1 = {1,2,3,4,5} 和 List1 = {3,4,5,6,7},对于包含这两个List的RDD来说,他们进行一次intersection应该得到result={3,4,5} Spark的subtra…

spark的combineByKey combineByKey的特点 combineByKey的强大之处,在于提供了三个函数操作来操作一个函数.第一个函数,是对元数据处理,从而获得一个键值对.第二个函数,是对键值键值对进行一对一的操作,即一个键值对对应一个输出,且这里是根据key进行整合.第三个函数是对key相同的键值对进行操作,有点像reduceByKey,但真正实现又有着很大的不同. 在Spark入门(五)--Spark的reduce和reduceByKey中,我们用reduce进行求平均值…

星星之火,可以燎原 Spark简介 Spark是一个开源的计算框架平台,使用该平台,数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中,以解决大规模数据快速计算的问题,同时它还向上提供一个优雅的编程范式,使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算. Spark项目由多个紧密集成的组件组成.核心是Spark Core组件,它实现了Spark的基本功能,包括:任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块,特别的,Spark Core还定义了弹性分布式数据集(RDD)的API,…

一.Spark的特点 Spark特性 Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次.利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍. Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤.Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型. Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘,当需要多次处理同一数据集时,…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

1.什么是弹性分布式数据集? Spark提出了RDD(Resilient Distributed Datasets)这么一个全新的概念,RDD弹性分布式数据集是并行.容错的分布式数据结构:可以将RDD视作数据库中的一张表.其中可以保存任何类型的数据. RDD可以持久化到硬盘或内存当中. RDD是一个分区(Partition)的数据集,Spark将数据存储在不同节点上的分区(Block)上.分区的多少决定了并行计算的粒度: Spark提供了一系列操作用于操作RDD中的数据. RDD还具有容错性,可…

很多人一个误区,Spark SQL重点不是在SQL啊,而是在结构化数据处理! Spark SQL结构化数据处理 概要: 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优   Spark SQL概述 Spark SQL是什么? Spark SQL is a Spark module for structured data processing 特别注意:.3.0 及后续版本中,SchemaRD…

reduce和reduceByKey的区别 reduce和reduceByKey是spark中使用地非常频繁的,在字数统计中,可以看到reduceByKey的经典使用.那么reduce和reduceBykey的区别在哪呢?reduce处理数据时有着一对一的特性,而reduceByKey则有着多对一的特性.比如reduce中会把数据集合中每一个元素都处理一次,并且每一个元素都对应着一个输出.而reduceByKey则不同,它会把所有key相同的值处理并且进行归并,其中归并的方法可以自己定义. 例子…