//提交代码包 // /usr/local/spark/bin$ spark-submit --class "getkv" /data/chun/sparktes.jar import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext, SaveMode} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveConte…

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能…

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因…

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数…

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等.   数据模型 结构化数据:二维表(…

刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据,学习数据库的时候,老师总提结构化数据,就是一张二维表,那非结构化数据是什么呢?难道是文本那样的文件?经过上网搜索,感觉这个帖子不错 网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c1385f01014bf6.html 1. 结构化数据(structured  data): 传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 数据模型: 二维表   2. 半结构化数据(semi-structure…

Items 爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据,比如网页. Scrapy提供 Item 类来满足这种需求. Item 对象是种简单的容器.保存了爬取到得数据. 其提供了 类似于词典(dictionary-like) 的API以及用于声明可用字段的简单语法. 声明Item Item使用简单的class定义语法以及 Field 对象来声明. 比如: import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() pric…

目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不是很好,类似于互联网这样的访问量容易造成宕机. hbase hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比,可扩展性好.Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性…

问题的导入 Android互联网产品通常会有很多的结构化数据需要保存,比如对于登录这个流程,通常会保存诸如username.profile_pic.access_token等等之类的数据,这些数据可以组成一个bean,比如就叫做User: public class User { String username; String access_token; String profile_pic; public String getUsername() { return username; } pub…

读取结构化数据 Spark可以从本地CSV,HDFS以及Hive读取结构化数据,直接解析为DataFrame,进行后续分析. 读取本地CSV 需要指定一些选项,比如留header,比如指定delimiter值,用,或者\t或者其他. import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(Spar…