/// 定义一个函数AddNoise,参数分别为rdd,Fraction.其中rdd为(BreezeDenseMatrix, BreezeDenseMatrix)元组构成的RDD.Fraction为一个Double.返回一个(BreezeDenseMatrix, BreezeDenseMatrix)元组构成的RDD. def AddNoise(rdd: RDD[(BDM[Double], BDM[Double])], Fraction: Double): RDD[(BDM[Double], BD…

Spark 的情感分析 本文描述了基于 Spark 如何构建一个文本情感分析系统.文章首先介绍文本情感分析基本概念和应用场景,其次描述采用 Spark 作为分析的基础技术平台的原因和本文使用到技术组件,然后介绍基于 Spark 如何构建文本情感分析系统,最后提出几种提高正确率的方法. 9 评论   IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3868718.html 本文主要分享一下如何构建Spark源码分析环境.以前主要使用eclipse来阅读源码的,但是针对用scala写的spark来说不是太方便.最近开始转向使用idea 首先http://www.jetbrains.com/idea/下载安装idea 选择File->Settings->Plugins->Install JetBrain plugin安装scala插件…

spark  JavaDirectKafkaWordCount 例子分析: 1. KafkaUtils.createDirectStream( jssc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class, kafkaParams, topicsSet );后面参数意思: 源码是这样 @param ssc StreamingContext object * @param kafkaParams Kafka <…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是怎样查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,能够通过analyzed运行计划来观察内部调…

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us…

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/30/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-deploy%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background 在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了Hadoop YARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器:并且分析了Spark应用内的任务调度模块.本文就Spark的外层资…

参考, Spark源码分析之-Storage模块 对于storage, 为何Spark需要storage模块?为了cache RDD Spark的特点就是可以将RDD cache在memory或disk中,RDD是由partitions组成的,对应于block 所以storage模块,就是要实现RDD在memory和disk上的persistent功能 首先每个节点都有一个BlockManager, 其中有一个是Driver(master), 其余的都是slave master负责track所有…

参考, Spark源码分析之-deploy模块   Client Client在SparkDeploySchedulerBackend被start的时候, 被创建, 代表一个application和spark cluster进行通信 Client的逻辑很简单, 封装ClientActor, 并负责该Actor的start和stop 而ClientActor的关键在于preStart的时候, 向master注册该application, 并且在执行过程中接收master发来的event /** *…

Spark源码分析之-scheduler模块 这位写的非常好, 让我对Spark的源码分析, 变的轻松了许多 这里自己再梳理一遍 先看一个简单的spark操作, val sc = new SparkContext(--)val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count()   1. SparkContext 这是Spark的…