Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu…

本文测试的Spark版本是1.3.1 Spark Streaming编程模型: 第一步: 需要一个StreamingContext对象,该对象是Spark Streaming操作的入口 ,而构建一个StreamingContext对象需要两个参数: 1.SparkConf对象:该对象是配置Spark 程序设置的,例如集群的Master节点,程序名等信息 2.Seconds对象:该对象设置了StreamingContext多久读取一次数据流 第二步: 构建好入口对象之后,直接调用该入口的方法读取各…

Spark Java API 之 CountVectorizer 由于在Spark中文本处理与分析的一些机器学习算法的输入并不是文本数据,而是数值型向量.因此,需要进行转换.而将文本数据转换成数值型的向量有很多种方法,CountVectorizer是其中之一. A CountVectorizer converts a collection of text documents into a vector representing the word count of text documents.…

1. 新建Maven项目 初始Maven项目完成后,初始的配置(pom.xml)如下: 2. 配置Maven 向项目里新建Spark Core库 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-inst…

原文链接: Spark RDD API扩展开发(1) Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD 我们都知道,Apache Spark内置了很多操作数据的API.但是很多时候,当我们在现实中开发应用程序的时候,我们需要解决现实中遇到的问题,而这些问题可能在Spark中没有相应的API提供,这时候,我们就需要通过扩展Spark API来实现我们自己的方法.我们可以通过两种方法来扩展Spark API,(1).其中一种就是在现有的RDD中添加自定义的方法:(2).第二种就是创建属于我们自…

1.利用scala语言开发spark的worcount程序(本地运行) package com.zy.spark import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //todo:利用scala语言来实现spark的wordcount程序 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf…

1.RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作,从而得到结果. 2.RDD创建 RDD可以从普通数组创建出来,也可以…

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出…

本文由cmd markdown编辑.原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,不论什么数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看.RDD能够简单看成是一个数组.和普通数组的差别是.RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就能够分布在不同的机器上.同一时候能够被并行处理.因此.Spark应用程序所做的无非是把须要处理的数据转换为RDD.然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到…

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