使用spark实现work count ---------------------------------------------------- (1)用sc.textFile(" ") 来实现文件的加载 val rdd1 = sc.testFile("home/centos/test.txt");//加载文本文件,以换行符的方式切割文本文件.Array(hello world1 ,.........),产生第一个弹性分布式数据集 (2)元素拿来之后对集合中的每个元…

一.介绍 1.sparkStreaming是核心模块Spark API的扩展,具有可伸缩,高吞吐量以及容错的实时数据流处理等.数据可以从许多来源(如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字)中获取.并且可以使用以高级函数表示的复杂算法进行处理map,例如reduce,join和window.最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时仪表盘.[DStresam]:离散流,连续的RDD序列.准实时计算,以batch处理作业. 2.在内部,它的工作原理如下.Spark Stream…

一.saprkSQL模块,使用类sql的方式访问Hadoop,实现mr计算,底层使用的是rdd 1.hive //hadoop  mr  sql 2.phenoix //hbase上构建sql的交互过程 该模块能在spark上运行sql语句 3.DataFrame //数据框,表 在spark中的数据框,sparkSQL就能以完全分布式的方式来处理数据.组合数据框可以来自各种数据源来进行查询的处理 4.SparkSQL //SQL  |  DataFrame API 5.RDD[Customer…

在spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化数据集.当你持久化一个RDD的时候,每个节点都存放了一个它在内存中计算的一个分区,并在该数据集的其他操作中进行重用,持久化一个RDD的时候,节点上的每个分区都会保存到内存中,这使得将来的action更加的快. 缓存技术是迭代算法和交互式查询的重要工具 可以使用persist()和cache()方法进行rdd的持久化,persist()是持久化到磁盘,而cache()是缓存到内存 action第一次计算的时候才会发生persist() spark…

一.数据倾斜 spark数据倾斜,map阶段对key进行重新划分.大量的数据在经过hash计算之后,进入到相同的分区中,zao…

一.RDD变换 1.返回执行新的rdd的指针,在rdd之间创建依赖关系.每个rdd都有一个计算函数和指向父rdd的指针 Spark是惰性的,因此除非调用某个转换或动作,否则不会执行任何操作,否则将触发工作创建和执行. 2.map()是对每个元素进行变换,应用变换函数,返回的是一个新的分布式数据集,map就是对分区中的每个元素进行一个函数的调用,所以导致出现了那么多: map() //对每个元素进行变换,应用变换函数,(T)=>V, package com.jd.test import org.a…

0.spark是基于hadoop的mr模型,扩展了MR,高效实用MR模型,内存型集群计算,提高了app处理速度. 1.特点:(1)在内存中存储中间结果 (2)支持多种语言:java scala python (3)内置了80多种算子 2.sparkCore模块(通用执行引擎) (1)通用的执行引擎,提供内存计算和对外部数据集的引用. 3.spark sql (1)Spark SQL是Spark Core之上的组件,引入了新的数据抽象称为SchemaRDD,它为结构化和半结构化数据提供支持. 4.…

1.[start-all.sh] #!/usr/bin/env bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. #…

在windows上实现wordcount单词统计 一.编写scala程序,引入spark类库,完成wordcount 1.sparkcontextAPI sparkcontext是spark功能的主要入口点,代表着到spark集群的连接,可用于在这些集群上创建RDD(弹性分布式数据集),累加器和广播变量.在每一个JVM上面只允许一个活跃的sparkcontext.在创建一个新的RDD之前,你应该停止这个活跃的SparkContext 2.sparkconf配置对象 sparkconf是对spar…

wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a.txt文本文件 2.加载文本:产生弹性分布式数据集,用sc.textFile()加载文本文件到内存中去,加载到内存之后,整个RDD就是一个数组,就以换行符来做分隔 val rdd1 = sc.textFile("/home/centos/a.txt") 3.对2中产生的数组按空格进行切割,…

之前工作的时候经常用,隔了段时间,现在学校要用学的东西也忘了,翻翻书谢谢博客吧. 1.什么是spark? Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架…

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…

Java基础复习笔记系列之 网络编程 学习资料参考: 1.http://www.icoolxue.com/ 2. 1.网络编程的基础概念. TCP/IP协议:Socket编程:IP地址. 中国和美国之间,海底光缆是如何横跨太平洋的.“所谓的铺设,就是直接扔进海里,只不过再扔之前需要勘探光缆经过的地区的年水流数据,海域水深等情况,基本都是扔在水比较浅且水流平稳的地区.”目前,同样有卫星无线通信. 网络通信的协议约束:通信协议的分层思想(编程的时候,无需了解光缆,还是宽带): 在网络编程中,有两个问…

Java基础复习笔记系列之 多线程编程 参考地址: http://blog.csdn.net/xuweilinjijis/article/details/8878649 今天的故事,让我们从上面这个图开始讲起.线程状态转换图.图很简单不要想得太复杂.了解了线程的基本的生命周期,那么我们要使用好它,就离不开了经常使用的几个方法:先来一段代码: public class TestSleep { public static void main(String[] args){ MyThread t =…

Java基础复习笔记系列之 IO操作 我们说的出入,都是站在程序的角度来说的.FileInputStream是读入数据.?????? 1.流是什么东西? 这章的理解的关键是:形象思维.一个管道插入了一个水桶上. 字节:字符:字:管道对01010的封装. java.io.*包中的类.类的分类.Java提供的流的这些类,可以帮你把原始的数据010101转换成字符串.为数据的读取提供了更强大的功能. 程序从文件中读010101的数据. inputStream和outputStream 一个字节是8位.…

Java基础复习笔记系列之 常用类 1.String类介绍. 首先看类所属的包:java.lang.String类. 再看它的构造方法: 2. String s1 = “hello”: String s2 = “hello”:结论:s1 == s2. 字符串常量放在data区. 3. String s3 = new String("hello"); String s4 = new String("hello");结论:s3 != s4.但s3.equals(s4).…

Java基础复习笔记系列之 数组 1.数组初步介绍? Java中的数组是引用类型,不可以直接分配在栈上.不同于C(在Java中,除了基础数据类型外,所有的类型都是引用类型.) Java中的数组在申明时,不能指定其长度.不同于C 数组的小标可以是整型常量或整型表达式. .length方法是显示数组的长度:数组.length;String.length();一个是属性,一个是方法.注意区分. 2.数组的内存分析? Array a[]; a = new Integer(15); /*这个a在栈中,在堆…

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…

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…

Java基础复习笔记基本排序算法 1. 排序 排序是一个历来都是很多算法家热衷的领域,到现在还有很多数学家兼计算机专家还在研究.而排序是计算机程序开发中常用的一种操作.为何需要排序呢.我们在所有的系统中几乎都要检索数据,而这些欲检索的数据如果有规律的话,比如按照某些字段.属性降序排序的话,那么从这些有规律的数据查询结果或者结果集的话就快速得多. 2. 常用算法 常用的算法有:直接选择排序.堆排序.冒泡排序.快速交换排序.直接插入排序.折半插入排序.Shell排序.归并排序.桶式排序.基数排序.这…

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…

Angular复习笔记7-路由(下) 这是angular路由的第二篇,也是最后一篇.继续上一章的内容 路由跳转 Web应用中的页面跳转,指的是应用响应某个事件,从一个页面跳转到另一个页面的行为.对于使用Angular构建的单页应用而言,页面跳转实质上就是从一个配置项跳转到另一个配置项的行为.页面跳转流程如下图所示,当某个事件引发了跳转时,Angular会根据跳转时的参数生成一个UrlTree实例来和配置项进行匹配,如果匹配成功,则显示相应的组件并将新URL更新在浏览器地址栏中:如果匹配不成功,则…

Angular复习笔记7-路由(上) 关于Angular路由的部分将分为上下两篇来介绍.这是第一篇. 概述 路由所要解决的核心问题是通过建立URL和页面的对应关系,使得不同的页面可以用不同的URL来表示.主流前端框架围绕这个问题给出了各自的路由实现,虽然语法和工作机制不尽相同,但理念却殊途同归.在Angular中,页面由组件构成,因此URL和页面的对应关系实质上就是URL和组件的对应关系.建立URL和组件的对应关系可通过路由配置来指定.如下图所示,路由配置包含了多个配置项.最简单的情况是,一个配…

Angular复习笔记6-依赖注入 依赖注入(DependencyInjection)是Angular实现重要功能的一种设计模式.一个大型应用的开发通常会涉及很多组件和服务,这些组件和服务之间有着错综复杂的联系,如何很好地管理它们之间的依赖关系成了一个棘手的问题,而这也正是一个框架是否强大的硬指标.Angular提供的依赖注入机制,可以优雅地解决上面提到的问题.在传统的开发模式中,调用者负责管理所有对象的依赖,其中的循环依赖一直是梦魇.而在依赖注入模式中,这个管理权就交给了注入器(Injecto…

Angular复习笔记5-指令 在Angular中,指令是一个重要的概念,它作用在特定的DOM元素上,可以扩展这个元素的功能,为元素增加新的行为.本质上,组件可以被理解为一种带有视图的指令.组件继承自指令,是指令的一个子类,通常被用来构造UI控件. 指令的使用并不复杂,它与HTML元素属性的使用方式相似.不同的是,HTML语法标准为HTML元素预定义了特定的属性,浏览器遵循这一语法标准,实现了这些属性的内置行为.语法标准预定义的属性是有限的.不可扩展的,而Angular中的指令是可自定义的.可任…

Angular复习笔记4-模板 简介 模板是一种自定义的标准化页面,通过模板和模板中的数据结合,可以生成各种各样的网页.在Angular中,模板的默认语言是HTML,几乎所有的HTML语法在模板中都是适用的,但<script>标签是被禁止的,主要是为了防止JavaScript脚本注入攻击(即XSS).同时一些HTML元素在模板中并不起什么作用,比如<html>.<body>.<base>等.除此之外,在Angular中可以通过组件和指令对模板的HTML元素进…

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…