现有如下数据文件需要处理格式:CSV位置:hdfs://myhdfs/input.csv大小:100GB字段:用户ID,位置ID,开始时间,停留时长(分钟) 4行样例: UserA,LocationA,2018-01-01 08:00:00,60UserA,LocationA,2018-01-01 09:00:00,60UserA,LocationB,2018-01-01 10:00:00,60UserA,LocationA,2018-01-01 11:00:00,60 解读: 样例数据中的数据…

Touch ID是iOS8上新公开的API,关于详细介绍和用法可以看CocoaChina的这两篇文章:上 和 下,在此篇文章中不再赘述. 我在app中需要的效果是如果touch id验证通过,则页面push到下一个viewController,否则本视图的数字密码输入框becomeFirstResponder.研究过touch id的人应该知道,这段代码大概会这么实现: LAContext *context = [[LAContext alloc] init]; NSError *error;…

引言 Apache Spark 2.2 以及以上版本提供的三种 API - RDD.DataFrame 和 Dataset,它们都可以实现很多相同的数据处理,它们之间的性能差异如何,在什么情况下该选用哪一种呢? RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API.从根本上来说,一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理. 在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子 在某种抽象层面来说,使用…

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD).RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.RDD基础 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD…

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户…

目录 Part III. Low-Level APIs Resilient Distributed Datasets (RDDs) 1.介绍 2.RDD代码 3.KV RDD 4.RDD Join Advanced RDDs 1.partition 2.自定义Aggregation函数 3.iterator-to-iterator transformation 4.KV排序例子 Distributed Shared Variables Broadcast Variables(immutable)…

RDD概述 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含 Python.Java.Scala 中任意类型的对象, 甚至可以包含用户自定义的对象.RDD具有数据流模型的特…

RDD 介绍 spark 最重要的一个概念叫 RDD,Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集,它是 spark 的最基本的数据(也是计算)抽象. 代码中是一个抽象类,它代表一个 不可变.可分区.里面的元素可并行计算的数据集合. RDD 的属性 拥有一组分区:数据集的基本组成单位 拥有一个计算每个分区的函数 拥有一个分区器,partitioner,即 RDD 的分片函数 RDD 间存在依赖关系 [下面 RDD 特点中有解释] 拥有一个列表,存储每个 parti…

Spark--DataFrames,RDD,DataSets 一.弹性数据集(RDD) 创建RDD 1.1RDD的宽依赖和窄依赖 二.DataFrames 三.DataSets 四.什么时候使用DataFrame或者Dataset? 五.广播变量与累加器 5.1 广播变量broadcast variable 5.1.1 广播变量的意义 5.1.2 广播变量图解 5.1.3 如何定义广播变量 5.1.4 如何还原一个广播变量 5.1.5 广播变量的使用 5.1.6 定义广播变量注意点 5.2 累加…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统…

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===…

1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值. Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. object WordCount { def main(args: Array[String]) { val inputFile = "file:///home/…

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count…

了解RDD之前,必读UCB的论文,个人认为这是最好的资料,没有之一. http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,* partitioned collection of elements that can be operated o…

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作. 我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action).在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作.只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算. 而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的转化操作. 针对元素的转化操作…

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.D…

Spark Dataset DataFrame 操作 相关博文参考 sparksql中dataframe的用法 一.Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 1.1 显示前10条数据 1.2 删除所有列的空值和NaN 1.3 删除某列的空值和NaN 1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的 1.5 填充所有空值的列 1.6 对指定的列空值填充 1.7 查询空值列 1.8 查询非空列 二.Dataset行列操作和执行计划 2.1 常用包 2.2 创建Spa…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'…

[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&…

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候…

usermod的yum安装包: shadow-utils 将nobody用户加入到nogroup 组: usermod -g nogroup nobody cat /etc/passwd|grep nobody nobody:x:65534:65534:nobody:/var/lib/nobody:/bin/bash 第3个字段是65534:意思就是,UID(用户的ID)是500. 第4个字段是65534:意思就是.GID(用户的组ID)的500. 使用usermod -g nogroup no…

解决Oracle用户被锁定的方法 1,cmd控制台: 使用sqlplus 命令:sqlplus sys/密码@ip/orcl as sysdba; 2,先设置具体时间格式,以便查看具体时间 SQL> alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'; 3,查看具体的被锁时间 SQL> select username,lock_date from dba_users where username='TEST'; 4,解锁 SQL&…

Spark学习之RDD编程(2) 1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合. 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值. 3. 创建RDD:1)读取一个外部数据集2)在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合. 4. RDD支持的操作: 1)转换操作,由一个RDD生成一个新的RDD. 2)行动操作,对RDD进行计算结果,并把结果返回到驱动器程序中,或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS). 5. Spark程序或者shell会话都会…

零. 简介 垃圾收集器长时间停顿,表现在 Web 页面上可能是页面响应码 500 之类的服务器错误问题,如果是个支付过程可能会导致支付失败,将造成公司的直接经济损失,程序员要尽量避免或者说减少此类情况发生. 一. 并发模式失败(concurrent mode failure) 并发模式失败日志: 2016-02-21T13:53:07.974+0800: 171467.254: [GC [1 CMS-initial-mark: 1436199K(1560576K)] 1512927K(25043…

最近在学习SpringMvc开发,有一个提问困扰了很久,就是在Eclipse启动Tomcat需要很长时间,大概要1分多钟. 启动日志: 九月 08, 2016 8:59:01 下午 org.apache.catalina.startup.VersionLoggerListener log 信息: Server version: Apache Tomcat/8.0.36 九月 08, 2016 8:59:01 下午 org.apache.catalina.startup.VersionLogger…

问题描述: 创建好一个Android项目后,Android Studio长时间停留在Building [Project Name] Gradle project info画面不动. 原因: 此时Android Studio在下载gradle-X.XX-all.zip文件,但是下载过程中经常中断,导致重来(不支持断点续传?). 解决办法: 1. 首先查看gradle版本,路径:C:\Users\[用户名]\.gradle\wrapper\dists\gradle-X.XX-all 2. 然后去Gr…