https://blog.csdn.net/do_yourself_go_on/article/details/76033252 Spark源码之reduceByKey与GroupByKey      …

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo…

客户端,Scala:Spark查询Phoenix 1.pom.xml 2.配置文件 2.1config.properties 2.2MyConfig 3.entity实体(与phoenix中的table互相对应) 4.Util 5.scala,客户端查询Phoenix中的数据 5.1 method1 5.2 method2 IDEA中,使用spark操作Phoenix中的数据,scala语言编写. 首先附上pom.xml 1.pom.xml <dependencies> <depende…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

Scala开发参照清单 这里列出在开发一个Scala工程中需要参照的资料. 官网网站 http://www.scala-lang.org/ 文档网站 http://docs.scala-lang.org/index.html Cheatsheet http://docs.scala-lang.org/cheatsheets/ 代码风格 http://docs.scala-lang.org/style/ 设计模式 https://wiki.scala-lang.org/display/SYGN/D…

scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/README.md") scala> val topWord = textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.isEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_).map{case (word,count) =>(count,word)}.sor…

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

五. Spark角色介绍 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.因为其基于内存计算,比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性.从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习Spark就需要了解其架构. Spark架构图如下: Spark架构使用了分布式计算中master-slave模型,master是集群中含有master进程的节点,slave是集群中含有worker进程的节点. u …

Scala:使用Sublime开发Scala 第一步:[Tools][Build System][New Build System] 第二步:在打开的新文件中输入: { //"cmd": ["scalac", "-d", "classes", "$file", "&", "scala", "-cp", "classes"…

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让…

原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案. 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处…

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计…

Java,Scala:JDBCUtil,MySqlUtil,PhoenixJDBC pom.xml添加依赖 Java:方式一(亲测实用) 方式二:Scala 方式三:Java PhoenixJDBCUtils pom.xml添加依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.45<…

Scala:case class 1.Scala中class.object.case class.case object区别 1.1 class 和 object 关系 1.2 case class 与 class 区别 1.3 case class 和 case object 区别 1.4 当类被声明为case class的时,scala会做的事情 1.Scala中class.object.case class.case object区别 原文:Scala中class.object.case…

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub…

一.Scala环境基础 Scala对Java相关的类,接口进行了包装,所以依赖Jvm环境. Jdk 1.8 scala 依赖 scala 2.11 安装版本 idea 2017.3 开发工具 二.配置Scala解压版 1)注意路径无空格和中文 2)配置环境变量 添加到path目录 %SCALA_HOME%\bin 3)检测是否安装 配置成功,没错就是这么简单. 三.配置Idea开发 1)插件安装,就是点点点 2)新建两个maven项目 在scala-base-hello 的 main 目录下创建…

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本篇接着讲解RDD的API,讲解那些不是很容易理解的API,同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用,最后通过对RDD的API深入学习,我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法. 1)  aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp)  该函数的功能和reduce函数一样,也是对数据进行聚合操作,不过aggregate可以返回和原RDD不同的数据类型,使用时候还要提供初始值. 我们来看看下面的用法,代码如下: val rddInt: RDD[In…

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…

Spark 是用Scala代码写的.为了调试Spark,做了如下尝试. 1.Eclipse下:Java 项目 ,Using Maven,编写了一个java 版Spark应用. Spark的代码(scala代码可以调试,但是查看变量极不方便,不忍直视,毕竟调试器时Java的,但代码是scala生成的字节码,还是有出入的). 2.Scala IDE下:Scala 项目,Using Maven,编写一个Scala版的Spark应用. 报找不到类的异常.解决该问题的方法是:http://scala-id…

spark用的是cdh spark-2.0.1 package main.scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* Created by tomtang on 2016/12/16. */ object tomhelloworld { def FILE_NAME:String = "word_count_results_" def main(arg…

统计效果: 代码部分: import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{Logging, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, _} import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} import org.apache.hadoop.conf…

首先由Spark图表理解Worker于Spark中的作用和地位: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYW56aHNvZnQ=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /> Worker所起的作用有下面几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的…

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…

什么是Spark? Apache Spark 是一种大规模数据处理的快速通用引擎,使用基于内存的处理方式,较与MapReduce而言,解决了其shuffle多次IO操作带来的效率低问题,从而达到快速的大数据计算与分析 Spark的优缺点 优点 快:基于内存的处理方式 易用性:可以使用多种编程语言进行开发,例如:Scala,Java,Python 通用性:适用于不同的处理场景 1.交互式查询 => Spark SQL 2.流式计算 => Spark Streaming 3.图计算 => S…

声明:本文参考< 大数据:Spark mlib(三) GradientDescent梯度下降算法之Spark实现> 1. 什么是梯度下降? 梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索. 先来看两个函数: 1.  拟合函数:为参数向量,h(θ)就是通过参数向量计算的值,n为参数的总个数,j代表的是一条记录里的一个参数  …

假设我们有一组个人信息,我们针对人的性别进行分组统计,并进行统计每个分组中的记录数. scala> val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "A…

def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD,将原RDD重新分区. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Strin…

scala集合转化为DS/DF case class TestPerson(name: String, age: Long, salary: Double) val tom = TestPerson(,35.5) val sam = TestPerson(,40.5) val PersonList = mutable.MutableList[TestPerson]() PersonList += tom PersonList += sam val personDS = PersonList.to…