Spark程序设计—创建RDD:从Scala集合构造成RDD parallelize(a, 3) makeRDD(a, 3) 他俩使用方式一样,只不过名字不一样 Spark程序设计—创建RDD:本地文件/HDFS textFile(path, 100) sequenceFile wholeTextFiles 举例: 1. 文本文件(TextInputFormat) sc.textFile(“file.txt”) //将本地文本文件加载成RDD sc.textFile(“directory/*.t…

----本节内容------- 1.遗留问题答疑 1.1 典型问题解答 1.2 知识点回顾 2.Spark编程基础 2.1 Spark开发四部曲 2.2 RDD典型实例 2.3 非RDD典型实例 3.问题解答 4.参考资料 --------------------- 每一次答疑阶段,我都会站在老师的角度去思考一下,如果是我,我应该怎么回答,每每如此,不禁吓出一身冷汗.有些问题看答案确实挺容易的,但当自己作为一个答疑者去思考,可能不一样,因为快速确认一个答案的同时,你得否认很多的东西,脑海里闪过很…

Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种典型应用. 1. WordCount编程实例 WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输…

链接相关 课件代码:http://pan.baidu.com/s/1nvbkRSt 教学视频:http://pan.baidu.com/s/1c12XsIG 这是最近买的付费教程,对资料感兴趣的可以在下方留下邮件地址,我会定期进行密码发送. 课程简介 以目前主流的,最新的spark稳定版2.1.x为基础,深入浅出地介绍Spark生态系统原理及应用,内容包括Spark各组件(Spark Core/SQL/Streaming/MLlib)基本原理,使用方法,实战经验以及在线演示.本课程精心设计了五个…

1.RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义. RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高. 从不同数据源读取数据相对困难. 合并多个数据源中的数据也较困难. 2 DataFrame和Dataset (1)DataFrame 由于RDD的局限性,Spark产生了DataFrame. DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据,是语义描述信息. 在Spark1.3之前,DataFrame被称为SchemaRDD.以行为单位构成的分…

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚…

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和…

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CSDN大数据技术: 十位一线专家分享Spark现状与未来(一) 十位一线专家分享Spark现状与未来(二) 十位一线专家分享Spark现状与未来(三) 部分摘录: 加州大学伯克利分校AMP实验室博士Matei Zaharia:Spark的现状和未来 ----(Matei Zaharia是加州大学伯克利分校AMP实验室博士研究生,Databricks公司的联合创始人兼现任CTO.Zaharia致力于于大规模数据密集型计算的系统和算法.研究项目包括:Spark.Shark.Multi-Resour…

写这篇小总结是因为前段时间是自己业余时间对Spark相关进行了些探索,接下来可能有别的同事一起加入,且会去借用一些别的服务器资源,希望可以借此理下思路. 实践Spark的原因 在之前Spark简介及安装的文章前面,介绍了Spark在大数据处理领域的一个定位,以及AMP实验室构建的生态圈,总之我定义Spark为一个值得研究的东西,包括他的实现语言Scala,底层的资源管理Mesos/YARN.对于Spark的实践,我理了下思路,大致有以下几个阶段: 1.看paper,官网等网上的资源介绍,了解熟悉…

本博客为作者原创,如需转载请注明参考           在深入理解Spark ML中的各类算法之前,先理一下整个库的设计框架,是非常有必要的,优秀的框架是对复杂问题的抽象和解剖,对这种抽象的学习本身,就是加深框架所面对的问题的理解的一种有效途径.纷繁复杂的机器学习问题,经过优秀框架的解析,变得简单清晰起来.         基于面向对象语言的程序设计,本质上类似于搭积木,从一个最抽象.最简单的内容开始,一点一点的往上堆叠,形成一个对象的框架.比如Java中的Object,Python中的PyO…

一.Spark的特点 Spark特性 Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次.利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍. Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤.Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型. Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘,当需要多次处理同一数据集时,…

ROS官网 |易科 |虞坤林 |古月居 |ROSClub 学习ROS相关书籍推荐:http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52244746 ROS机器人的内容比较多而杂,多看官网wiki和外文书籍会有很大帮助,C++和Python都需要用到. 系统地学习必不可少,千万不可贪图速成,否则看完教程,可能会有茫然无措之感. 由于机器人仿真技术的飞速发展,没有实际机器人平台也可以很好的学习ROS的大部分内容. 不论仿真还是真实机器人,也不管底层是a…

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…

Spark体系架构 zhuangzai Spark体系架构包括如下三个主要组件: 数据存储 API 管理框架 接下来让我们详细了解一下这些组件. 数据存储: Spark用HDFS文件系统存储数据.它可用于存储任何兼容于Hadoop的数据源,包括HDFS,HBase,Cassandra等. API: 利用API,应用开发者可以用标准的API接口创建基于Spark的应用.Spark提供Scala,Java和Python三种程序设计语言的API. 下面是三种语言Spark API的网站链接. Scal…

Spark在美团的实践 忽略元数据末尾 回到原数据开始处 引言:Spark美团系列终于凑成三部曲了,Spark很强大应用很广泛, 文中Spark交互式开发平台和作业ETL模板的设计都很有启发借鉴意义. 原文链接:http://tech.meituan.com/spark-in-meituan.html 关键词:Spark,Zeppelin,ETL, 用户特征,数据挖掘 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架. 与 Hadoop 和 Storm 等其他大数据和 MapReduce 技术相比,Spark 有如下优势. 首先,Spark 为我们提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求. Spark 可以将 Hadoop 集群中的应用在内存中的运行速度提升 100 倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升 10 倍. Spark 让开发者…

JVM语言 JVM上的语言越来越多了,从前几年的groovy.Scala和Clojure,现在又听说一门Kotlin.对于前三种语言,groovy算是JVM平台上的动态脚本语言,可以类比Python:Scala以其直逼C++的语言复杂度而出名,但是该语言的流行是因为高并发(akka)和大数据处理(Spark):Clojure是JVM上的Lisp重现,是纯粹的函数式编程语言,它在实时计算(Strom)中承担了一部分责任. 选择Scala 我决定了解Scala的原因是高并发,以及它与Java具备良好…

https://tech.meituan.com/2016/03/31/spark-in-meituan.html 本文已发表在<程序员>杂志2016年4月期. 前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与学习,为美团的各种推荐.搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持.大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适.高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效…

1.目标 为了构建实时应用程序,Apache Kafka  - Spark Streaming Integration是最佳组合.因此,在本文中,我们将详细了解Kafka中Spark Streaming Integration的整个概念.此外,我们将看看Spark Streaming-Kafka示例.在此之后,我们将讨论基于接收器的方法和Kafka Spark Streaming Integration的直接方法.此外,我们将在Kafka Spark Streaming Integration中…

[学习笔记] Win7 Eclipse 搭建spark java1.8(lambda)环境:WordCount helloworld例子 lambda表达式是java8给我们带来的一个重量的新特性,借用lambda表达式可以让我们的程序设计更加简洁. package com;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.…

目录 1. 美团离线计算平台架构都有哪些框架? 2. 为什么要使用Spark架构? 3. spark推广过程中需要注意哪些方面? 前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与学习,为美团的各种推荐.搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持.大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适.高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效率. 美团最初的数据处理以Hive…

每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心,因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上,比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此. 由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架,国内教程资源少之甚少,所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验,由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式下,而本人又比较穷只有一台电脑,所以本篇文章为大家介绍如何在mac系统的本地模式下安装Spark以…

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

[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…

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…

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…