答案:保存在driver端.因此需要对收集的信息的规模要加以控制,不宜过大.避免 driver端的outofmemory问题!!!…

#!/usr/bin/env python #有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于66值保存至字典的一个key中,将小于66的值保存至大二个key的值 li = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] person = {">66":[],"<=66":[]} for i,j in enumerate(li,0) : if int(j) > 66 : person[&q…

项目中通过子查询更新数据时遇到ORA-01779: 无法修改与非键值保存表对应的列,模拟过程如下: 1.创建测试表 CREATE TABLE tt1 (ID INT,col1 VARCHAR2()); CREATE TABLE tt2 (ID INT,cola VARCHAR2()); 2.录入测试数据 INSERT INTO tt1 VALUES(,'tt1id1'); INSERT INTO tt1 VALUES(,'tt1id2'); INSERT INTO tt2 VALUES(,'tt…

累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数. Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器.下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster(&q…

spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数,就可以读取一个文本文件: scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /tmp/20171024…

1.文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. (1)文本文件 读取: 将一个文本文件读取为一个RDD时,输入的每一行都将成为RDD的一个元素. val input=sc.textFile("...") 也可以将多个完整的文本文件读取为一个pair RDD,其中键为文件名,值是文件内容. 例如: val input=sc.whoTextFiles("...") 保存: resulet.saveAsTextFile(outputfile) (2)J…

保存数据到SharedPreferences中 要想使用SharedPreferences来存储数据, 首先需要获取到SharedPreferences对象. Android中主要提供了三种方法用于得到 SharedPreferences 对象 1. Context 类中的 getSharedPreferences()方法 此方法接收两个参数,第一个参数用于指定 SharedPreferences 文件的名称,如果指定的文件不存在则会创建一个,SharedPreferences 文件都是存放在/…

之前碰到过这样的问题,sp文件只能够append,或者清空.其实一个键值,通过,分割,或者替代可以实现多条信息的存储.下面是一个举例: package com.ctbri.weather.utils; import android.content.SharedPreferences; public class StringUtil { public static String addIndex(SharedPreferences sp,String oldIndexs,String insert…

1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作(例1):对每个的的年龄加2 object MapValues { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map") val sc = new SparkContext(conf) val list = List(("mobin",22),…

MVC下 把数据库中的byte[]值转成图片,并显示在view页面 controller中的action方法 //显示图片[AllowAnonymous]public ActionResult ShowImage(int id){   LogHandler.Handler.WriteLog("UploadImage   id:" + id);   try   {     EncyclopediaService service = new EncyclopediaService();  …

一.读写Parquet(DataFrame) Spark SQL可以支持Parquet.JSON.Hive等数据源,并且可以通过JDBC连接外部数据源.前面的介绍中,我们已经涉及到了JSON.文本格式的加载,这里不再赘述.这里介绍Parquet,下一节会介绍JDBC数据库连接. Parquet是一种流行的列式存储格式,可以高效地存储具有嵌套字段的记录.Parquet是语言无关的,而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起,适配多种语言和组件,能够与Parquet配合的组件有: * 查询引擎: Hiv…

今天测试设置和获取Cookie遇到了一点小问题,很奇怪的问题:把J2ee服务部署在本地 8080端口:访问任何一个服务时,如果客户端没有cookie,则下发cookie, 如果客户端已经有了该cookie的值就不下发,代码逻辑如下:String uid="";Cookie mycookies[] = request.getCookies(); if (mycookies!= null) {            for (int i = 0; i < mycookies.leng…

具体代码如下: data: lr_grid type ref to cl_gui_alv_grid.      data: l_valid type c.      read table gt_excel index rs_selfield-tabindex.    " 将变动内容更新到内表       call function 'GET_GLOBALS_FROM_SLVC_FULLSCR' importing             e_grid = lr_grid. *          …

li = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]dict = {'k1':[],'k2':[]}for i in li:    if i < 66:        dict["k1"].append(i)    else:        dict['k2'].append(i)print(dict)…

val df = sqlContext.load("/opt/modules/spark1.3.1/examples/src/main/resources/people.json","json") df.select("name","age").save("/opt/test/namesAndAges.json","json") //或者 df.select("name&quo…

  /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum…

经常忘记,所以记一下: string[] arr =new string[3]; int b = 0; foreach (string outstr in checkedListBox1.CheckedItems) { arr[b] = outstr; b++; } string power = string.Join(",", arr).Trim(',');…

SequenceFiles(序列文件)   SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式.SequenceFIle有同步标记,Spark可以寻找标记点,然后与记录边界重新同步.Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile.SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式,如果你正使用着Hadoop系统,数据很有可能就是SequenceFile格式的.   SequenceFile是由实现HadoopWrita…

  开发工程师和数据科学家都会受益于本章的部分内容.工程师可能希望探索更多的输出格式,看看有没有一些适合他们下游用户的格式.数据科学家可能会更关注他们已经使用的数据格式. Motivation   我们已经介绍了大量分布式程序使用的Spark操作.目前为止,我们的例子都是从一个本地集合和规整文件中加载数据,但是有可能你的数据不是规整的或者不在一台机器上,那么就跟着我一起探索加载和保存数据的操作用法.   Spark支持广泛的输出输入源,部分原因是因为Spark构建在Haddoop生态环境之上.S…

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R…

--------------------- 本节内容: · 键值对RDD出现背景 · 键值对RDD转化操作实例 · 键值对RDD行动操作实例 · 键值对RDD数据分区 · 参考资料 --------------------- 虽然大部分Spark的RDD操作都支持所有种类的对象,但是有少部分特殊的操作只能作用于键值对类型的RDD.这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作,比如将元素通过键来分组或聚集计算.因此,键值对RDD也是很多程序不可缺失的一部分. 一.键值对RDD出现背景 mapre…

Map<String,MobileCard> cards = new HashMap<String,MobileCard>(); Map<String,List<ConsumInfo>> consumInfos = new HashMap<String,List<ConsumInfo>>(); 一.前景提要 1.1 cards 对象 cards 中,值的类型为 MobileCard 实体类 /** * 嗖嗖移动卡 * @author…

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而…

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching…

[编者按]时至今日,Spark已成为大数据领域最火的一个开源项目,具备高性能.易于使用等特性.然而作为一个年轻的开源项目,其使用上存在的挑战亦不可为不大,这里为大家分享SciSpike软件架构师Ashwini Kuntamukkala在Dzone上进行的Spark入门总结(虽然有些地方基于的是Spark 1.0版本,但仍然值得阅读)—— Apache Spark:An Engine for Large-Scale Data Processing,由OneAPM工程师翻译. 本文聚焦Apache…

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo…

声明:本文基于spark的programming guide,并融合自己的相关理解整理而成      Spark应用程序总是包括着一个driver program(驱动程序),它运行着用户的main方法,而且运行大量的并行操作(parallel operations)在集群上. 概述     Spark最基本的抽象就是RDD(resilient distributed dataset) 弹性分布式数据集,RDD  就是切割元素的集合,他被分发在集群的各个节点上,而且可以进行并行操作.     R…

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,…

一.persist  和 unpersist 1.1.persist() : 用来设置RDD的存储级别 存储级别 意义 MEMORY_ONLY 将RDD作为反序列化的的对象存储JVM中.如果RDD不能被内存装下,一些分区将不会被缓存,并且在需要的时候被重新计算.这是是默认的级别 MEMORY_AND_DISK 将RDD作为反序列化的的对象存储在JVM中.如果RDD不能被与内存装下,超出的分区将被保存在硬盘上,并且在需要时被读取 MEMORY_ONLY_SER 将RDD作为序列化的的对象进行存储(…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…