>>> v=sc.parallelize(["one", "two", "two", "three", "three", "three"]) >>> v2=v.map(lambda x: (x,1)) >>> v2.collect() [('one', 1), ('two', 1), ('two', 1), ('three', 1),…

定义不带参数也不带返回值的函数(def :定义函数的关键字  printz:方法名称) scala> def printz = print("scala hello")   定义带参数也带返回值的函数(这种函数在定义时也可以不带返回值的类型,scala会自动推算出.建议还是带上) scala> def minNum(x:Int,y:Int):Int = if(x>y) x else y //:Int 是该函数的返回值类型 minNum: (x: Int, y: Int…

>>> rdd = sc.parallelize([("bone", 231), ("bone", 21213), ("jack",1)]) >>> rdd.groupByKey().map(lambda x: sum(x[1])).collect()[1, 21444]>>> rdd.groupByKey().map(lambda x: (x[0],sum(x[1]))).collect()…

[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):…

RDD它是Spark基,它是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 它开着RDD文件.假设英语阅读太费时,:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源代码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是仅仅读的.分区记录的集合. RDD仅仅能…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

RDD是Spark最基本,也是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 是关于RDD的论文.如果觉得英文阅读太费时间,可以看这篇译文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是只读的.分区记录的…

Spark Shell Example 1 - Process Data from List: scala> val pairs = sc.parallelize( List( ("This", 2), ("is", 3), ("Spark", 5), ("is", 3) ) ) ... scala> pairs.collect().foreach(println) (This,2) (is,3) (Spark,5…

关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. * Internally, each RDD is characterized by five main…

1.求每年的最高温度数据格式如下: 0067011990999991950051507004888888889999999N9+00001+99999999999999999999990067011990999991950051512004888888889999999N9+00221+99999999999999999999990067011990999991950051518004888888889999999N9-00111+99999999999999999999990067011990…

目录 Part I. Gentle Overview of Big Data and Spark Overview 1.基本架构 2.基本概念 3.例子(可跳过) Spark工具箱 1.Datasets: Type-Safe Structured APIs 2.Structured Streaming 3.Machine Learning and Advanced Analytics 4.Lower-Level APIs Part II. Structured APIs-DataFrames,…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

spark呢,对Netty API又做了一层封装,那么Netty是什么呢~是个鬼.它基于NIO的服务端客户端框架,具体不再说了,下面开始. 创建了一个线程工厂,生成的线程都给定一个前缀名. 像一般的netty框架一样,创建Netty的EventLoopGroup: 在常用的netty框架中呢,会创建客户端辅助类,设置SocketChannel: Bootstrap b = new Bootstrap(); b.group(group).channel(NioSocketChannel.class…

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop…

1.总体执行流程 使用下列代码对SparkSQL流程进行分析.让大家明确LogicalPlan的几种状态,理解SparkSQL总体执行流程 // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits…

1背景介绍 现今分布式计算框架像MapReduce和Dryad都提供了高层次的原语,使用户不用操心任务分发和错误容忍,非常容易地编写出并行计算程序.然而这些框架都缺乏对分布式内存的抽象和支持,使其在某些应用场景下不够高效和强大.RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)模型的产生动机主要来源于两种主流的应用场景: Ø  迭代式算法:迭代式机器学习.图算法,包括PageRank.K-means聚类和逻辑回归(logistic regression) Ø …

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform…

前言 本文章部分内容翻译自: http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html 应用提交 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于在集群上启动应用程序.它可以通过统一的界面使用Spark支持的所有集群管理器,因此您不必为每个集群管理器配置应用程序. 捆绑应用程序的依赖关系 如果您的代码依赖于其他项目,则需要将它们与应用程序一起打包,以便将代码分发到Spark集群.为此,请创建包含代码及其依赖项的程序…

因业务上的需要,无可避免的一些运算一定要使用shuffle操作,无法用map类的算子来替代,那么尽量使用可以map侧预聚合的算子. map侧预聚合,是指在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作,类似于MapReduce中的本地combine.map-side预聚合之后,每个节点本地就只会有一条相同的key,因为多条相同的key都被聚合起来了.shuffle时,节点间拉取其他节点上的相同key时,就会大大减少需要拉取的数据数量,从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销. 对应到算子,建议使用re…

写在前面 面向java开发者.实际上,具有java基础学习scala是很容易.java也可以开发spark,并不比scala开发的spark程序慢.但学习scala可有助于更快更好的理解spark.比如spark的很多算子group,filter之类的,全都是scala语言本身所具备的功能.再比如,想做一个更高级别的spark开发者,势必需要了解spark源码.哪怕不需要通读,但也需要了解scala语言. 快速入门的意思先具备一个宏观上的系统而整体的把控,然后再到这个框架上去把血肉丰满.从阅读源…

Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块.这些模块包括:Ambari.Avro.Cassandra.Hive. Pig.Oozie.Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能. Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍).S…

先抛出问题:Spark on Yarn有cluster和client两种模式,它们有什么区别? 用Jupyter写Spark时,只能使用client模式,为什么? 写一篇文章,搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理,同时回答上面的问题. 首先,把Spark和Yarn当做两个独立概念来看.单看Spark,不去管它底层依赖的存储结构,本质上讲,它就是个分布式计算的程序.程序的入口是一个叫做 SparkContext 的对象,也可以抽象地称为Driver,启动了 SparkContext 后,…

spark是个啥? Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.   Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需…

1. 获取SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext2. 获取sqlContext: sq…

由于Scala才刚刚开始学习,还是对python更为熟悉,因此在这记录一下自己的学习过程,主要内容来自于spark的官方帮助文档,这一节的地址为: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 文章主要是翻译了文档的内容,但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案,和一些补充的小知识,一起学习. 环境:Ubuntu 16.04 LTS,Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2, 利用…

Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. Spark和Hadoop有什么不同呢? Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.   Spark的适用场景 Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集…

hadoop 迭代消耗大 每次迭代启动一个完整的MapReduce作业 spark 首要目标就是避免运算时 过多的网络和磁盘IO开销 Resilient Distributed Datasets http://www.cs.cmu.edu/~pavlo/courses/fall2013/static/slides/spark.pdf Resilient Distributed DatasetsPresented by Henggang Cui15799b Talk1Why not MapRedu…

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等. 以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server.server底层使用mpi或zeromq发送消息. LDA模型(word…

Hadoop与Spark比较 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 感觉自己落下好多东西没有学习 先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另…