Spark 1.3.0 Release Note Spark 1.3.0在上周五正式公布.真是千呼万唤始出来.本次公布最大的惊喜就是DataFrame.另外一个值得关注的是Spark SQL从Alpha版毕业,我们最终可以欢快地使用Spark SQL了.本次公布还对Spark核心引擎改的可用性进行了改进.并扩展了Spark MLlib及Spark Streaming,详情见下.最后不得不提下.这次公布共接纳了1000多个patch,真是太火爆了. Spark 1.3.0的下载位置在这里. Spa…

What's new in Spark 1.2.0 1.2.0 was released on 12/18, 2014 在2014年5月30日公布了Spark 1.0 和9月11日公布了Spark1.1.后,Spark 1.2 最终在12月18日公布.作为1.X时代的第三个release,它有什么重要更新呢? 1.    Spark Core:性能和易用性的改进 对于超大规模的Shuffle,Spark Core在性能和稳定性方面做了两个重要的更新: 一)     Communication M…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark快速入门 - Spark 1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 快速入门(Quick Start) 本文简单介绍了Spark的使用方式.首先介绍Spark的交互界面的API使用,然后介绍如何使用Java.Scala以及Python编写Spark应用.详细的介绍请阅读Spark Programming Guide. 在按照本文进行操作之前,请确保已安装Spark.本文中的所有操作没有使用HDFS,所以您可以安装任何版本的Hadoop.…

为了支持hbase0.98.6,需要重新编译spark 1. 下载spark 1.1.0源代码,以及 scala-2.10.4的bin包. 将环境变量 SCALA_HOME 设置为 scala-2.10.4 的目录位置. 2. 下载较新的pom.xml (https://github.com/tedyu/spark) 将该repository中的 spark/pom.xml和spark/examples/pom.xml下载下来,覆盖至用于编译的spark源代码中. 3. 进入源代码目录编译 ex…

根据高通给出的数据,Quick Charge 2.0 A级标准规定的最大充电电流为3A,如果在5V的情况下,充电功率就为15W,因此充电速度要比最高支持10W的Quick Charge 1.0技术更快. Quick Charge 2.0技术分为A级和B级两种标准,其中A级标准适用于智能手机.平板电脑以及其它便携式电子设备. 此外,Quick Charge 2.0还支持5V.9V和12V三种电压,从而进一步提升充电功率.这意味着一台高电压充电器可以适配更多设备,而且可以抵消劣质充电线和较长充电线带…

5月20日本,Qt 官方博客宣布 Qt 5.3.0 公布! 这个版本号聚焦在性能.稳定性和可用性的提升上,与 5.1 / 5.2 相比有非常大提升. 5.3.0 的主要变化: 稳定能.可用性大大提升 Qt for Windows Runtime Beta Official support for QNX 6.6 and QNX 6.5 SP1 引入的新特性 QQuickWidget,混合使用 Qt Widgets 和 Qt Quick 变得更加方便 Compiled Qt Quick Purch…

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa…

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin…

这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其终于可以正式在生产环境中使用,实验标签(experimental tag)已经被移除.在流系统中支持对任意状态进行操作:Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作.除了在 SparkR, MLlib 和 GraphX 里面添加新功能外,该版本更多的工作在系统的可用性(usability).稳定性(stability)以及代码的润色(polish)并解决了超过 110…

本文基于Spark 2.1.0版本 新手首先要明白几个配置: spark.default.parallelism:(默认的并发数) 如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置,则按照如下规则取值: 本地模式(不会启动executor,由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发): spark-shell                              spark.default.parallelism = 1 spark-shell --master…

文章标题 Introducing Apache Spark 2.3 Apache Spark 2.3 介绍 Now Available on Databricks Runtime 4.0 现在可以在Databrcks Runtime 4.0上使用. 作者介绍 Sameer Agarwal, Xiao Li, Reynold Xin and Jules Damji 文章正文: Today we are happy to announce the availability of Apache Spa…

本章内容: 待整理 参考文献: Apache Spark 2.2.0正式发布 Spark Release 2.2.0…

本章内容: 待整理 参考文献: Apache Spark 2.2.0新特性详细介绍 Introducing Apache Spark 2.2…

原文网址:http://mb.it168.com/a2012/0816/1385/000001385641_all.shtml [IT168 应用]当下,越来越多的电脑都已普及USB 3.0接口,新买的笔记本上,新装的台式机后,你都能发现这个跟过去2.0时代不一样的蓝汪汪的USB接口.那么,同样是给手机充电,USB 3.0和传统的USB 2.0相比,以及不同主板芯片组之间.台式机与笔记本的USB之间.主板I/O面板与主板扩展USB接口,这些USB3.0与2.0接口在充电速度上都有什么不同?这就是…

from :http://www.oschina.net/news/51084/gcc-4-9-0 GCC 4.9.0 公布,此版本号是个主要版本号更新,包含了 GCC 4.8.x 系列和之前的 GCC 版本号都没有的新特性,新特性很之多.下载地址:http://gcc.gnu.org/mirrors.html 警告 移除 mudflap 执行时检查器,mudflap 选项保留,但没有不论什么效果. 对一些非常多老的系统和一些不维护的平台的支持在 4.9 版本号中声明为过世的,下一个版本号将永久…

1.准备: centos 6.5 jdk 1.7 Java SE安装包下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261.html maven3.3.9 Maven3.3.9安装包下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//maven/maven-3/3.3.9/binaries/ spark 2…

环境:ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1 一 spark 单机模式 部分操作参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html,我之前写的spark 1.0.1部署 1 安装scala,具体操作参考我之前的博文 2 解压spark1.1.0包,这里我下载的是编译好的包,spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -bin-hadoop2..tg…

JEECG-P3 1.0 公布了! JEECG-P3 1.0是一个J2EE微服务框架(插件开发). 特点:业务组件以JAR方式提供,插件模式.松耦合.可插拔.支持独立部署,也能够无缝集成Jeecg平台中. [架构说明] 1.  Jeecg-P3 採用SpringMvc + Minidao + Velocity +bootstrap+ Maven(构建) 框架技术2.  插件引入方式      pom.xml文件里,引入新开发的插件 <!-- P3 jar --> <dependency&…

目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受众 起源和发展 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 什么是Spark Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型 能够在内存中进行计算 一个统一的框架…

    一.概念 “词频-逆向文件频率”(TF-IDF)是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法,它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度. 词语由t表示,文档由d表示,语料库由D表示.词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数.文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数.如果我们只使用词频来衡量重要性,很容易过度强调在文档中经常出现,却没有太多实际信息的词语,比如“a”,“the”以及“of”.如果一个词语经常出现在语料库中,意味着它并不能很好的对文档进行区分.TF-IDF就是在数…

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…