2 pyspark学习----基本操作

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2 pyspark学习----基本操作

1 spark的python环境部署可以参照上面一篇哟.http://www.cnblogs.com/lanjianhappy/p/8705974.html 2 pyspark的基本操作. # coding:utf-8 from pyspark import SparkContext, SparkConf sc = SparkContext()#init contet intRDD = sc.parallelize([3,1,2,5,5])#create RDD stringRDD = sc.p…

Docker 学习基本操作与守护式容器

Docker 学习基本操作与守护式容器容器操作运行容器 docker run --name指定名字 -istdin -ttty虚拟终端在终端中用 exit 即可退出容器,并结束运行查看容器 ps -a 列出所有的容器 ps -l 借出最新的容器容器运行后即停止, -l看不到,需要用-a docker inspect co_name/id 容器详细检查返回配置信息容器开启删除 docker start重新启动已关闭容器 docker rm删除已停止容器守护式容器长期运行.没有交互.…

5 pyspark学习---Broadcast&Accumulator&sparkConf

1 对于并行处理,Apache Spark使用共享变量.当驱动程序将任务发送给集群上的执行者时,集群中的每个节点上都有一个共享变量的副本,这样就可以用于执行任务了. 2 两种支持得类型 (1)Broadcast 广播变量保存所有节点数据备份.该变量缓存在所有机器上,而不是在有任务的机器上发送.下面的代码块包含了PySpark的广播类的详细信息 from pyspark import SparkContext, SparkConf sc = SparkContext() words_new = s…

4 pyspark学习---RDD

开始新的东西,其实很多操作在第二篇的时候就有所介绍啦.在这里继续学习一遍加深一下印象. 1关于RDD (1) RDD-----Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集.这些元素在多个节点上运行和操作,以便在集群上进行并行处理. (2)RDD是弹性得. 比如map操作,可以拆分成对数据块得直接计算而不涉及其他节点.这样得操作只是在一个节点上面直接得操作,不会影响RDD得操作.但是也有比如groupBy,在不完全知道每个key得分布得时候,必须遍历RDD所有得数据…

Neo4j学习——基本操作（一）

由于开始学习知识图谱,因此需要涉及到neo4j的使用一.介绍neo4j是一个图形数据库基于Java开发而成,因此需要配置jvm才可以运行配置请参考我前面的一篇blog:https://www.cnblogs.com/future-dream/p/9533757.html 二.基本操作1.添加(1)节点的添加关键字:create:n是一个对象,用什么都可以,它的可以就是标签:节点信息(采用字典的格式):包括name.skill.master等等信息,这些key最后会作为property(属性)出…

关于embedding-深度学习基本操作【Word2vec, Item2vec，graph embedding】

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p/53194407 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58805184 embedding入门到精通的paper,包括graph embedding Word2Vec算法原理: skip-gram: 用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文 cbow: 拿一个词语的上…

3 pyspark学习---sparkContext概述

1 Tutorial Spark本身是由scala语言编写,为了支持py对spark的支持呢就出现了pyspark.它依然可以通过导入Py4j进行RDDS等操作. 2 sparkContext (1)sparkContext是spark运用的入口点,当我们运行spark的时候,驱动启动同时上下文也开始初始化. (2)sparkContext使用py4j调用JVM然后创建javaSparkContext,默认为‘sc’,所以如果在shell下就直接用sc.方法就可以.如果你再创建上下文,将会报错c…