copy的官方programming guide的代码,只有一个要说一下,Accumulators的更新是在action做的,transformation操作中对于Accumulators的增加不会即时更新的,只有action只会更新. scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator") accum: spark.Accumulator[Int] = 0 scala> sc.parallelize(Array(1,…

Boost.Accumulators是一个累加器,实现的功能很简单,就是对一组数据进行操作,然后可以得到一些特征数据. 由于累加器默认不对数据进行储存操作,所以不能把它作为一个简单的容器使用. 简单使用 从实际使用上来看,它应该是一个header only库,所以可以直接include,不需要在最后的时候进行链接操作. 它的一般操作步骤如下: 定义一个累加器 输入数据 获取结果 先来看一个简单的例子吧. #include <iostream> #include <string> #…

概述 Accumulator即累加器,与Mapreduce counter的应用场景差不多,都能很好地观察task在运行期间的数据变化,Spark中的Accumulator各task可以对Accumulator值进行累加,但是最终的返回值只能在Driver端获取,同时原生支持Int和Double类型的Accumulator,也支持对Accumulator自定义类型及命名,以便我们更好的对程序进行调优 Accumulator能解决哪些问题? 1.能精确地统计数据的各种属性.例如可以统计出符合use…

两年前当Java 8发布后,立即受到了业界的欢迎,因为它大大提高了Java的性能.它独特的卖点是,顾及了编程语言的每一个方面,包括JVM(Java虚拟机)和编译器,并且改良了其它帮助系统. Java是被搜索得最多的编程语言之一.据Tiobe 指数在最近公布的调查结果显示,Java高居榜首.Tiobe指数的结果每月更新一次.它的排名是以世界各地的程序员,工程师,以及编程课程和第三方供应商为对象,把这些群体在谷歌.必应.雅虎.维基百科.亚马逊.youTube及百度这些流行搜索引擎上的搜索行为作为依据…

[TOC] Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需…

摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalone模式 4.RDD实战 总结: 基本术语: Application:在Spark 上建立的用户程序,一个程序由一个驱动程序(Driver Program)和集群中的执行进程(Executer)构成. Driver Program:运行应用程序(Application)的main函数和创建Spark…

Spark执行不少操作时都依赖于闭包函数的调用,此时如果闭包函数使用到了外部变量驱动程序在使用行动操作时传递到集群中各worker节点任务时就会进行一系列操作: 1.驱动程序使将闭包中使用变量封装成对象,驱动程序序列化对象,传给worker节点任务: 2.worker节点任务接收到对象,执行闭包函数: 由于使用外部变量势必会通过网络.序列化.反序列化,如外部变量过大或过多使用外部变量将会影响Spark程序的性能: Spark提供了两种类型的共享变量(Shared Variables):广播变量(…

配置环境 包括 JAVA_HOME jobmanager.rpc.address jobmanager.heap.mb 和 taskmanager.heap.mb taskmanager.numberOfTaskSlots taskmanager.tmp.dirs slaves文件 启动关闭bin/start-cluster.shbin/stop-cluster.sh   初步使用 public static void main(String[] args) throws Exception {…

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个…

导读 mongodb-java-driver是mongodb的Java驱动项目. 本文是对MongoDB-java-driver官方文档 MongoDB Async Driver Quick Tour 的翻译(原创翻译). mongodb-java-driver 从3.0版本开始同时支持同步.异步方式(分别是不同的驱动应用).异步的好处,众所周知,就是支持快速.非阻塞式的IO操作,可以提高处理速度. 请注意:本文仅介绍异步驱动的使用指南.同步驱动官方文档:mongo-java-driver ,需…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

Chapter 10 Image Segmentation 图像分割 10.2.7 Edge Linking and Boundary Detection 边缘连接和边界检测 Global processing using the Hough transform 使用霍夫变换的全局处理 一种检测像素集是否位于指定形状的曲线上的方法,一旦检测到,这些曲线就会形成边缘或感兴趣的区域边界. 霍夫变换:考虑 \(xy\) 平面上的一个点 \((x_i,y_i)\) 和形式为 \(y_i = ax_i +…

MSER代码编译: matlabroot %如果是VS2010则解压VS2010MEX支持文件到MATLAB根目录 unzip('E:\Software\develop Tools\VS2010MEXSupport.zip',matlabroot) mex -setup %设置代码文件夹编译路径 cd('E:\Koder Quelle\Image process Package\mser-0.5') mser_compile %生成PDB文件供调试用 mex -g mser.mex.c -out…

之前最常用的一个attribute就是mark_debug了,语法如下:(*mark_debug="ture"*). 今天又学到几个新的,原文在这里:http://china.xilinx.com/support/answers/54357.html 一.PARALLEL_CASE (Verilog Only) Parallel case is valid only for Verilog designs. This attribute forces a case statement…

进程   进程模型     进程就是一个正在执行的程序的实例  值得注意的是,若一个程序运行了两遍,则算作两个进程 创建进程 在通用系统中,有四种主要事件导致进程的创建 ①系统的初始化 ②执行了 正在运行的进程 所调用的 进城创建系统调用 ③用户请求创建一个新进程 ④一个批处理作业的初始化  进程的状态 运行态(该时刻进程实际占用CPU) 就绪态(可运行,但因为其他进程正在运行而暂时停止) 阻塞态(除非某种外部事件发生,否则进程不能运行) 在Operating Systems Concept中还…

MongoDB的3.x版本Java驱动相对2.x做了全新的设计,类库和使用方法上有很大区别.例如用Document替换BasicDBObject.通过Builders类构建Bson替代直接输入$命令等,本文整理了基于3.2版本的常用增删改查操作的使用方法.为了避免冗长的篇幅,分为增删改.查询.聚合.地理索引等几部分. 聚合用于统计文档个数.求和.最大最小值.求平均值等,功能和函数名称和SQL中的count.distinct.group等关键字非常类似,此外,还可以通过javascript编写Ma…

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了…

  读accumlator JobManager 在job finish的时候会汇总accumulator的值, newJobStatus match { case JobStatus.FINISHED => try { val accumulatorResults = executionGraph.getAccumulatorsSerialized() val result = new SerializedJobExecutionResult( jobID, jobInfo.duration,…

 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-0.10/apis/programming_guide.html   Example Program 编程的风格和spark很类似, ExecutionEnvironment  -- SparkContext DataSet – RDD Transformations 这里用Java的接口,所以传入function需要用FlatMapFunction类对象   public clas…

Accumulators and Broadcast Variables 这些不能从checkpoint重新恢复 如果想启动检查点的时候使用这两个变量,就需要创建这写变量的懒惰的singleton实例. 下面是一个例子: def getWordBlacklist(sparkContext): if ('wordBlacklist' not in globals()): globals()['wordBlacklist'] = sparkContext.broadcast(["a", &…

第2章 TMS320C54x DSP体系结构总体介绍 本章介绍TMS320C54x DSP体系结构的概况,包括中央处理单元(CPU).存在器和片内外设. C54x DSP采用了高级的改进哈佛结构,用8条总线达到最大的处理能力.其独立的程序和数据空间允许同时对程序指令和数据进行访问,提供了高度的并行性.例如,在单周期内可以完成3个读操作和1个写操作,并行存储指令和专用指令充分利用了这种结构.另外,数据可以在数据空间和程序空间之间传送.这种并行支持一套功能强大的在单机器周期内完成的算术.逻辑和位操作…

1. 连接 from pymongo import MongoClient client = MongoClient("mongodb://mongodb0.example.net:27019") # client = MongoClient() db = client['primer'] coll = db.dataset # coll = db['dataset'] 2. 插入 from datetime import datetime result = db.restaurant…

尊重版权,原文:http://blog.csdn.net/macyang/article/details/7100523   - Spark是什么? Spark is a MapReduce-like cluster computing framework designed to support low-latency iterative jobs and interactive use from an interpreter. It is written in Scala, a high-le…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3832405.html  一.Spark简介 1.什么是Spark 发源于AMPLab实验室的分布式内存计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足. 相比于MapReduce,Spark能充分利用内存资源提高计算效率. 2.Spark计算框架 Driver程序启动很多workers,然后workers在(分布式)文件系统中读取数据后转化为RDD(弹性分布式数据集),最后对RD…

原文链接:  吴豆豆http://www.cnblogs.com/gdutbean/archive/2012/03/30/2425201.html Boost库 Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称.Boost库由Boost社区组织开发.维护.其目的是为C++程序员提供免费.同行审查的. 可移植的程序库.Boost库可以与C++标准库完美共同工作,并且为其提供扩展功能.Boost库使用Boost License来授权使用,根据该协议,商业的非商业的使用都是允许并鼓励的…

Maven Dependency: <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.2.2</version> </dependency> Make a Connection The following example shows five ways to conn…

摘要:Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架,由UC Berkeley的Matei Zaharia主导开发.我只能说是神一样的人物造就的神器,详情请猛击http://www.spark-project.org/ Created 2012-05-09 Modified 2012-08-13 1 Scala安装 当前,Spark最新版本是0.5,由于我写这篇文档时,版本还是0.4,因此本文下面的所有描述基于0.4版本. 不过淘宝的达人已经尝试了0.5,并写了相关安装文档在此htt…

Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use If you’re an aspiring data scientist, you’re inquisitive – always exploring, learning, and asking questions. Online tutorials and videos can help you prepare you for your first role, but t…

离线缓存就是在网络畅通的情况下将从服务器收到的数据保存到本地,当网络断开之后直接读取本地文件中的数据. 将网络数据保存到本地: 你可以自己写一个保存数据成本地文件的方法,保存在android系统的任意目录(当然是有权限的才行),但是在这种情况下使用Context的openFileOutput方法最简便也最符合我们的场景,下面的saveObject方法演示了如何用openFileOutput将数据保存在本地的一个文件中: saveObject public static boolean saveO…

在前几天,有个开发同事问我一个问题,其实也算是技术救援,他说在有个job数据处理的频率比较高,在测试环境中很难定位出在哪有问题,而且速度也还能接 受,但是在生产环境中总是会慢一些,希望我能在测试环境中协助他们,看看是不是sql语句出什么问题了还是其它相关的问题. 这种类似实时监控的语句,从第一印象来说,很可能通过awr捕获不到,如果通过ash来捕获,因为测试环境中有几十套测试环境在运行,就算得到某个时间点 的一些sql语句,直接在报告中映射到语句对应的schema信息还是有一些困难的.因为测试时…