<<Eclipse插件开发 学习笔记>>,本书由浅入深.有重点.有针对性地介绍了Eclipse插件开发技术,全书分为4篇共24章.第一篇介绍Eclipse平台界面开发的基础知识.包含SWT控件的使用.界面布局.事件处理等内容:第二篇是插件开发核心技术,主要介绍插件开发的核心知识要点,包含行为(Action).视图(ViewPart).编辑器(Editor).透视图(Perspective)等10章的内容.第三篇主要讲述插件开发的高级内容,包含开发高级内容.富client平台技术(R…

地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html   Spark PipeLine 是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户构建和调试机器学习流水线 可以使得多个机器学习算法顺序执行,达到高效的数据处理的目的   DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果   Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFra…

Eclipse插件 学习笔记 作者   Rick- Bao 开始日期  2014年8月26日 结束日期  2014年8月27日 一 . CVS(current version system) 版本控制器 原理:CVS 在服务器建立一个仓库,仓库用来存放不同项目的源代码,由管理员统一管理.多用户操作时只要检出代码到本地进行修改操作,完成提交到仓库,CVS 会自动更新不同版本. 创建CVS资源库: 1 . 找到 CVSNT , 点击 Control Panel ,打开对话框; 2 . 选择 repo…

Spark学习笔记2 配置spark所需环境 1.首先先把本地的maven的压缩包解压到本地文件夹中,安装好本地的maven客户端程序,版本没有什么要求 不需要最新版的maven客户端. 解压完成之后在解压好的maven客户端的文件夹内打开conf文件夹,修改里面的settings.xml文件 然后只需要修改这一行就可以了 ,把这一行替换成你自己本地的maven仓库的路径 最好是自己有一个完整点的maven仓库,然后把这个修改过的xml文件放到maven仓库下 到这里,你本地的maven客户端环…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

Spark学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

本文档是学习RDD经典论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>的学习笔记. date:2016/8/3 author:wangxl 1 引言 一种分布式的内存抽象,称为弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets). 2 弹性分布式数据集(RDD) 2.1 目标 目标:为基于工作集的应用(即多个并行操作…

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r…

  Spark 基本函数学习笔记一¶ spark的函数主要分两类,Transformations和Actions. Transformations为一些数据转换类函数,actions为一些行动类函数: 转换:转换的返回值是一个新的RDD集合,而不是单个值.调用一个变换方法, 不会有任何求值计算,它只获取一个RDD作为参数,然后返回一个新的RDD. 行动:行动操作计算并返回一个新的值.当在一个RDD对象上调用行动函数时, 会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值. 这里介绍pyspark中常…

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据,写入的时候,需要写family和column build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "…

Spark学习笔记-GraphX-1 标签: SparkGraphGraphX图计算 2014-09-29 13:04 2339人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(8)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Spark GraphX是一个分布式图处理框架,Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口,极大的方便了大家对分布式图处理的需求.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式…

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如…

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…

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD…

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西,了解一下它的基本组成部分,了解一下基本的概念,为之后的学习做铺垫.过于细节的东西并不深究.在实际的操作过程中,才能够更加深刻的理解其内涵. 1.什么是Spark? Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的,一款基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. 说白了就是搞数据计算分析的框架,过于细节的东西在学习过程中再去体会,一口吃不成胖子,反而会噎死人. 2.Spark的内置模块 来看一下Spark内置哪些…

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object…

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公…

由于Scala才刚刚开始学习,还是对python更为熟悉,因此在这记录一下自己的学习过程,主要内容来自于spark的官方帮助文档,这一节的地址为: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 文章主要是翻译了文档的内容,但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案,和一些补充的小知识,一起学习. 环境:Ubuntu 16.04 LTS,Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2, 利用…

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公…

1. spark的安装: a). 首先复制一台虚拟机出来(复制任意一台master和slave即可),然后将其ip修改为192.168.XX.200,并将其hostname更改为c(hostnamectl set-hostname c).然后再/etc/hosts文件中添加对本机的解析.最后重启网络服务. b). 到官网下载spark(spark.apache.org,记住要下载对应hadoop版本的,这里下载的是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz),并上传至/usr/l…

spark学习笔记01 1.课程目标 1.熟悉spark相关概念 2.搭建一个spark集群 3.编写简单spark应用程序 2.spark概述 spark是什么 是基于内存的分布式计算引擎,计算速度非常快,仅仅只是涉及到数据的计算,没有涉及到数据存储.可以对接外部的数据源(比如hdfs,这个时候就需要搭建一个hadoop集群) 为什么要学习spark spark运行速度快,由于中间数据结果可以不落地,直接保存在内存中,速度比mapreduce快很多 3.spark特性 速度快 spark比ma…

Map-Reduce 我认为上图代表着MapReduce不仅仅包括Map和Reduce两个步骤这么简单,还有两个隐含步骤没有明确,全部步骤包括:切片.转换.聚合.叠加,按照实际的运算场景上述步骤可以简化. 具体的流程为: 原始数据 -) [切片] -> 数据对单元集合(列表) (k1,v1) 数据对单元集合 (k1,v1) -> [Map转换] -) 数据对单元集合 (k2,v2) 数据对单元集合 (k2,v2) -> [聚合(合并] -) 数据对单元集合(字典)(k2,[v2]) 数据…

spark Streaming的入门 1.概述 spark streaming 是spark core api的一个扩展,可实现实时数据的可扩展,高吞吐量,容错流处理. 从上图可以看出,数据可以有很多来源,如kafka,flume,Twitter,HDFS/S3,Kinesis用的比较少:这些采集回来的数据可以使用以高级的函数(map,reduce等)表达的复杂算法进行处理,经过sparkstreaming框架处理后的数据可以推送到文件系统,数据板或是实时仪表板上:除此之外,我们还可以在数据流上…

许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用, 还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它允许用户使用一套和批处理非常接近的 API 来编写流式计算应用,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. Spark Streaming 使用离散化流( discretized stream)作为抽象表示, 叫作 DStream. DStream 是随时间推移而收到的数据的序列.在内部,每个时间区间收到…

Spark 支持在集群范围内将数据集缓存至每一个节点的内存中,可避免数据传输,当数据需要重复访问时这个特征非常有用,例如查询体积小的“热”数据集,或是运行如 PageRank 的迭代算法.调用 cache(),就可以将数据集进行缓存: Spark SQL和 DataFrame可以用于处理结构化数据. ===================================== 请注意, 在 Spark 2.0 之前, Spark 的主要编程接口是弹性分布式数据集(RDD). 在 Spark 2.0…

本文主要是讲解Spark在Windows环境是如何搭建的 一.JDK的安装 1.1 下载JDK 首先需要安装JDK,并且将环境变量配置好,如果已经安装了的老司机可以忽略.JDK(全称是JavaTM Platform Standard Edition Development Kit)的安装,去Oracle官网下载,下载地址是Java SE Downloads . 上图中两个用红色标记的地方都是可以点击的,点击进去之后可以看到这个最新版本的一些更为详细的信息,如下图所示: 下载完之后,我们安装就可以…

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…