spark 特殊函数

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private var seed: Long = System.nanoTime()//返回最准确的可用系统计时器的当前值,以毫微秒为单位 require(storageLevel != StorageLevel.NONE, "ALS is not designed to run without persisting intermediate RDDs.") 相当于c++ assert sc.defaultParallelism 默认的并行度是8…

Spark数据分析-记录关联问题

1. 问题描述记录关联问题(Record Linkage):有大量从一个或多个源系统来的记录,其中有些记录可能代表了相同的基础实体. 每个实体有若干个属性,比如姓名.地址.生日.我们需要根据这些属性找到那些代表相同实体的记录. 不幸的是,有些属性值有问题:格式不一致,或有笔误,或信息缺失.如果简单的对这些属性做相等性测试,就会漏掉很多重复记录. 可以看出,下面两条记录看起来是两个不同的咖啡店,其实是同一个咖啡店: 而下面两条记录看起来是两条相同的记录,却是两个不同的业务部门: 2. 样例数据:…

Learning Spark中文版--第四章--使用键值对（2）

Actions Available on Pair RDDs (键值对RDD可用的action) 和transformation(转换)一样,键值对RDD也可以使用基础RDD上的action(开工),并且键值对RDD有一些利用键值对数据特性的的action,如下表: 表4-3 键值对RDD上的action 函数名描述例子结果 countByKey() 计算每个键元素的总数 rdd.countByKey() {(1,1),(3,2)} collectAsMap() 结果收集成一个map便…

Spark踩坑记——Spark Streaming+Kafka

[TOC] 前言在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

Spark RDD 核心总结

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区…

spark处理大规模语料库统计词汇

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面…