0. 概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用.本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员. MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务,它在统一的计算资源和数据集权限体系之上,提供Spark计算框架,支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业,以满足更丰富的数据处理分析场景. 本文将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景,同时说明开发的依赖条件和环境准备,重点对Spark作业开发…

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用…

Mars 算法实践 人脸识别 Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架,而且 Mars 已经在 GitHub 中开源.当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么,这几乎取决于你想做什么,因为 Mars 作为底层运算库,实现了 numpy 70% 的常用接口.这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情. 奇异值分解 (SVD) 在处理纷繁的数据时,作为数据处理者,首先想到的就是降维,SVD 就是其中一种比较常见的降维方法,在 numpy.linalg 模块中就有 svd 方法,当我…

Spark高可用集群搭建 在所有节点上下载或上传spark文件,解压缩安装,建立软连接 配置所有节点spark安装目录下的spark-evn.sh文件 配置slaves 配置spark-default.conf 配置所有节点的环境变量 spark-evn.sh [root@node01 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh [root@node01 conf]# vi spark-env.sh 加入 export JAVA_HOME=/usr/…

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API.对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA…

分布式数据集创建之textFile         文本文件的RDDs能够通过SparkContext的textFile方法创建,该方法接受文件的URI地址(或者机器上的文件本地路径,或者一个hdfs://, sdn://,kfs://,其他URI).这里是一个调用样例: scala> val distFile = sc.textFile("data.txt") distFile: spark.RDD[String] = spark.HadoopRDD@1d4cee08 分布式数…

在本博客的<Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)>文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据.本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据. 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单…

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换…

已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深入大数据开发才能逐步掌握大数据.而首先要搭开发环境,对于一个像我这样之前只做过plsql开发的人来说,确实走了很多弯路.一开始目标设得很高,直接下源代码编译成jar包进行使用,后来发现其实没什么必要,受到一些非技术因素尤其是天朝特色社会主义网络的影响,sbt基本无法使用,直接下官方编译好的版本就行了…

大规模数据处理Apache Spark开发 Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎.它提供了Scala.Java.Python和R的高级api,以及一个支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎.它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和DataFrames的Spark SQL.用于机器学习的MLlib.用于图形处理的GraphX以及用于流处理的结构化流. https://github.com/apache/spark https://spark.apache.org/ Online Doc…