spark 基于key排序的wordcount

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spark 基于key排序的wordcount

java /** * 根据单词次数排序的wordcount * @author Tele * */ public class SortWordCount { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sortwordcount"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(c…

55、Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序

一.updateStateByKey 1.概述 SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行,有时需要管理一些状态,比如wordCount,每个batch的数据不是独立的而是需要累加的,这时就需要sparkStreaming来维护一些状态, 目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState,mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案,官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升. updateStateByKey底层是将p…

Java Map 键值对排序按key排序和按Value排序

一.理论准备 Map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等. TreeMap:基于红黑树(Red-Black tree)的 NavigableMap 实现,该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法. HashMap的值是没有顺序的,它是按照key的HashCode来实现的,对于这个无序的HashMap我们要怎么来实现排序呢?参照TreeM…

Spark standalone简介与运行wordcount（master、slave1和slave2）

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2) Spark运行模式概述 1. Standalone模式即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast…

Spark大数据处理之从WordCount看Spark大数据处理的核心机制（2）

在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源. Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数) 交互式数据挖掘工具(用户反复查询一个数据子集) Spark在spark-submit外,还提供了spark-shell,它就是专门用来做交互数据挖掘的工具 MapReduce等框架并不明确支持迭代中间结果/数据子集的共享,…