一. 数据采集(要求至少爬取三千条记录,时间跨度超过一星期)数据采集到本地文件内容   爬取详见:python爬取京东评论   爬取了将近20000条数据,156个商品种类,用时2个多小时,期间中断数次   二.数据预处理:要求使用MapReduce或者kettle实现源数据的预处理,对大量的Json文件,进行清洗,以得到结构化的文本文件 在解析json时,处理了一部分,包括日期格式修改,数据格式转换等,在kettle中做去重.排序处理 三.数据统计:生成Hive用户评论数据 (1)在Hive创…
Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark 依然比MapReduce 更加高效. 总的来说,Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理.迭代算法.交互式查询.流处理.通过在一个统一的框架…
[序言] Spark 基于内存的基本类型 (primitive)为一些应用程序带来了 100 倍的性能提升.Spark 允许用户程序将数据加载到 集群内存中用于反复查询,非常适用于大数据和机器学习. 目前,Spark 已经超越 Spark 核心,发展到了 Spark streaming.SQL.MLlib. GraphX.SparkR 等模块. Spark 对曾经引爆大数据产业革命的 Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面: 1.Spark 速度更快: 2.Spark 丰富…
Python3实战Spark大数据分析及调度 搜索QQ号直接加群获取其它学习资料:715301384 部分课程截图: 链接:https://pan.baidu.com/s/12VDmdhN4hr7ypdKTJvvgKg  提取码:cv9z PS:免费分享,若点击链接无法获取到资料,若如若链接失效请加群 其它资源在群里,私聊管理员即可免费领取:群——715301384,点击加群,或扫描二维码 第1章 课程介绍 课程介绍 1-1 PySpark导学试看 1-2 OOTB环境演示 第2章 实战环境搭建…
摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs…
在产品精细化运营时代,经常会遇到产品增长问题:比如指标涨跌原因分析.版本迭代效果分析.运营活动效果分析等.这一类分析问题高频且具有较高时效性要求,然而在人力资源紧张情况,传统的数据分析模式难以满足.本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP,以解决上述痛点问题. 文章作者:数据熊,腾讯云大数据技术专家. 一.背景及问题 在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题.然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求. 如果数据分析师通过人工计算分析,往往会占…
discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE…
一.项目概述 本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core.Spark SQL和…
大数据分析处理架构图 数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据.近似实时数据和实时数据.按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性: 计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算.而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实…
Python3实战spark大数据分析及调度  ☝☝☝ 一.实例分析 1.1 数据 student.txt 1.2 代码 二.代码解析 2.1函数解析 2.1.1 collect() RDD的特性 在进行基本RDD“转换”运算时不会立即执行,结果不会显示在显示屏中,collect()是一个“动作”运算,会立刻执行,显示结果. 2.1.2 reduce()说明reduce()函数会对参数序列中的元素进行累积. 语法reduce(function, iterable[, initializer])…