输入文件:fa格式的文件 输出结果:kmer的频数和对应的kmer类型和计数 1.将fq.gz的文件转换成fa文件: #!/usr/bin/python env # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import os.path import gzip import sys #在这里可以写一个函数用来将文件转换成id和序列对应的字典 #需要用到哪个转化操作呢?考虑先尝试使用filter或者map ''' @r261DFRAAXX100204:1:1…

作者 | 柳密 阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和 弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:…

[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 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar…

今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def…

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关…

[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 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和…

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc…

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

首先在Linux环境安装spark: 可以从如下地址下载最新版本的spark: https://spark.apache.org/downloads.html 这个下载下来后是个tgz的压缩包,解压后spark环境就安装好了 或者从github上下载: #git clone git://github.com/apache/spark.git 安装好后,进入到spark的根目录,就可以通过spark提供的一些脚本命令行来用spark进行计算了,一个例子 ./bin/spark-submit exa…

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事…

MapReduce 就像一台又慢又稳的老爷车,虽然距离 MapReduce 面市到现在已经过去了十几年的时间,但它始终没有被淘汰,任由大数据技术日新月异.蓬蓬勃勃.花里胡哨地发展,这个生态圈始终有它的一席之地. 不过 Spark 的到来确实给了 MapReduce 不小的冲击,它比 MapReduce 理论上要快两个数量级,所以近几年不断有人讨论 Spark 是否可以完全替代 MapReduce ,但是为什么说是不断有人讨论呢?因为这些年 Spark 始终是无法完全取代 MapReduce .…

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

1.第一个概念:RDD RDD(Resilient DistributedDatasets) ,弹性分布式数据集,是分布式内存的一个抽象概念,RDD提供了一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,只能通过在其他RDD执行 确定的转换操作(如map.join和group by)而创建,然而这些限制使得实现容错的开销很低. 对开发者而言,RDD可以看作是Spark的一个对象,它本身运行于内存中,如读文件是一个RDD, 对文件计算是一个RDD,结果集也是一个RDD ,不同的分片.数据…

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr…

这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验.研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家.这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介.编译.部署,再到编程模型.运行架构,最后介绍其组件SparkSQL.Spark Streaming.Spark MLib和Spark GraphX等.文章内容的整理一般是先介绍原理,随后是实战例子,由于面向的是入门读者,在实战中多截图,还请谅解.为了大家实验方便,在这里把实验相关的测试数据和安装包放在百度盘提供下载 …

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

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…

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾…

spark 是基于内存计算的 大数据分布式计算框架,spark基于内存计算,提高了在大数据环境下处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将spark部署在大量廉价的硬件上,形成集群. 1. 分布式计算2. 内存计算3. 容错4. 多计算范式 Messos 作为资源管理框架.相当于yarn,进行资源管理以及调度. spark生态系统,不提供存储层,可以调用外部存储,例如HDFS Tachyon 是 分布式内存文件系统,能够缓存数据,并提供数据快速读写. spark 是核心计算引擎,能…

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博客地址为http://www.cnblogs.com/jasonnode/ . 网站上有对应每一小节的在线练习大家可以去试试. 一.搬砖 vs. 分布式计算 一个人搬砖很累,几个人一起搬就会轻松很多,也会快很多: 分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的,一个资源密集型的任务(搬砖或计算),需要 一组资源(小伙伴或计算节点),并行地完成: 计算任务 => 搬砖 计算节点 => 小伙伴 当…

1.究竟什么是RDD呢? 有人可能会回答是:Resilient Distributed Dataset.没错,的确是如此.但是我们问这个实际上是想知道RDD到底是个什么东西?以及它到底能干嘛?好的,有了问题,那么我们带着问题往下看,总会有答案的.2.hadoop的计算模型&spark的计算模型 (1)首先我们可以看一下hadoop的计算模型:在这幅图中,每一次job的运行都需要对数据进行磁盘的读写操作.…

[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):…

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark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.其架构如下图所示: Spark与Hadoop的对比 ◆ Spark的中…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

Spark之命令 1.spark运行模式有4种: a.local 多有用测试, b. standalone:spark 集群模式,使用spark自己的调度方式. c. Yarn: 对MapreduceV1升级的经典版本,支持spark. d.Mesos:类似Yarn的资源调度框架,提供了有效的.跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,可以运行hadoop.spark等框架 2.spark local 模式(shell ) Spark local模式(shell运行) windows: 执行spark…

除本人同意外,严禁一切转载,徽沪一郎. 概要 编写了独立运行的Spark Application之后,需要将其提交到Spark Cluster中运行,一般会采用spark-submit来进行应用的提交,在使用spark-submit的过程中,有哪些事情需要注意的呢? 本文试就此做一个小小的总结. spark-defaults.conf Spark-defaults.conf的作用范围要搞清楚,编辑driver所在机器上的spark-defaults.conf,该文件会影响 到driver所提交运…