什么是RDDS? RDDS即Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集). Spark中,所有计算都是通过RDDs的创建,转换,操作完成的. 一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象. Driver Program 包含程序的main方法,RDDs的定义和操作. 它管理很多节点,我们称之为excetor. Spark Context Driver Program是通过SparkContext对象访问spark. SparkContext对象代表和一个集群的连接…

要学习分布式以及数据分析.机器学习之类的,觉得可以通过一些实际的编码项目入手.最近Spark很火,也有不少招聘需要Spark,而且与传统的Hadoop相比,Spark貌似有一些优势.所以就以Spark来学习下. 安装部署等可以参考之前的文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6014158.html 貌似主从Spark都部署在了 m42n05 机器上.看后续是否需要增加其他slave. 首先看了知乎这篇文章,了解了一些基础(link) 在2010年开源,目前…

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述 在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而…

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大…

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一.Scala编程详解: 第1讲-Spark的前世今生 第2讲-课程介绍.特色与价值 第3讲-Scala编程详解:基础语法 第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环 第5讲-Scala编程详解:函数入门 第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数 第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程.lazy值和异常 第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array.ArrayBuffer以及遍历数组 第10讲-Scala编程详解:数组操作之…

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成…

这是个老生常谈的话题,大家是不是看到这个文章标题就快吐了,本来想着手写一些有技术深度的东西,但是看到太多童鞋卡在入门的门槛上,所以还是打算总结一下入门经验.这种标题真的真的在哪里都可以看得到,度娘一搜就是几火车皮,打开一看都是千篇一律的“workcount”.“quickstart”,但是这些对于初学者来说还差的太多,这些东东真的只是spark的冰山一角,摸着这些石头过河的话,弯路太多.暗礁涌动,一个不留神就掉河里了.希望我这篇文章能让大家看到些不一样的地方.文章分五个部分,包括官网.blog(…

标签(空格分隔): Spark 学习中的知识点:函数式编程.泛型编程.面向对象.并行编程. 任何工具的产生都会涉及这几个问题: 现实问题是什么? 理论模型的提出. 工程实现. 思考: 数据规模达到一台机器无法处理的时候,如何在有限的时间内对整个数据集进行遍历及分析? Google针对大数据问题提出的一些解决方案: MapReduce: 计算框架: GFS:数据存储 BigTable:NoSQL始祖. Hadoop是根据MapReduce和GFS两大论文所做的开源实现,因此,它主要解决2大问题:数…

Spark学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o…