spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的…

这一个月我都干了些什么-- 工作上,还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug.学习上,最近看了一些非专业书籍,时常在公众号(JackieZheng)上写点小感悟,我刚稍稍瞄了下,最近五篇居然都跟技术无关,看来我与本行业已经是渐行渐远了. 所以,趁着这篇博客,重拾自己,认清自己,要时刻谨记我是一名码农.不过,摸着良心说,最近的技术方面也是有所感悟和积累的,比如如何写好设计文档,如何使用延时队列,如何使用防刷技术等等.当然了,今天我们还是沿着"学习Spark"这条路继续走下去. 上篇主要…

方案一:根据官方实例,下载预编译好的版本,执行以下步骤: nc -lk 9999 作为实时数据源 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.sql.streaming.StructuredNetworkWordCount localhost 9999 在第一步的terminal 窗口输入一些句子 第二步的output 就是实时执行结果 此方案的问题有 探索其中的api 比较困难,比如我想试试另外一种写法,需要改源码,然后编译,时间就变长了 如果是一个…

现在各大网站销售中! 京东:http://item.jd.com/11770787.html 当当:http://product.dangdang.com/23776595.html 亚马逊:http://www.amazon.cn/SparkInternals 前言和目录附上,以便有需要了解的同学: 诞生于2005年的Hadoop解决了大数据的存储和计算问题,已经成为大数据处理的事实标准.但是,随着数据规模的爆炸式增长和计算场景的丰富细化,使得Hadoop越来越难以满足用户的需求.针对不同的计…

Spark技术学院是什么? 主要是浪尖,前腾讯现阿里的大神一起搞的知识分享基地,旨在帮助大家由入门到精通spark,hbase,kafka大数据重要的框架,还有给入门小白指点入门方法,分享入门资料,对这种有经验的主要是解决问题,分享深层次的只是,比如最近浪尖在逐步分享源码视频教程. 当然,目前团队成员仅仅我们两个,大家会觉得精力不足,所以,我们为了优质的帮助大家学习,收费价格较高,但是由于qq群,微信群(加浪尖微信158570986入群),大家比较信任,十来天的时间已经有近120人,发表主题近1…

51CTO编者注:这篇文章已经是有数年“网龄”的老文,不过在今天看来仍然经典.如何学习Java?本篇文章可以说也是面对编程初学者的一篇指导文章,其中对于如何学习Java的步骤的介绍,很多也适用于开发领域其他技能的学习. [在原先<学好Java之我见>的基础上重新整理而成] Java - 近10年来计算机软件发展过程中的传奇,其在众多开发者心中的地位就如“屠龙刀”.“倚天剑”. Java是个平台,我只想说说我对学好Java的一点看法,希望对初学者有所帮助. 1. 思考一下 学习Java之前,先别…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

21世纪,人类社会已经从工业时代全面进入信息化时代,IT技术的发展正在影响人类的日常生活.比如,外卖平台给人们的用餐提供了更多的选择,移动支付颠覆了传统的支付方式.网购使得人们的购物更加方便,真正做到了足不出户.中国的IT行业经过近五年的快速发展,已经逐渐成为了第一产业.大学生作为促进社会发展的主力军,学习IT技术就显得尤为重要.那么,学习IT有哪些好处呢? 一. IT技术的优势 IT技术作为目前第一产业,区块链,大数据,人工智能吗等等,都是目前最主流的技术方向,也是社会发展的趋势. 二.IT技…

想了很久,决定还是要写一篇这样的文章出来,月薪15k的测试员需要学习什么技术?我觉得测试想要月薪15k并不难,只要做到我说的这几点肯定是可以的! 克服懒惰 我觉得,越是聪明的人越是觉得自己“懒惰”.大家可能会好奇,你说反了吧,越是聪明的人越是勤奋吧? 其实勤奋和觉得自己懒惰并不冲突,只有觉得自己变懒惰了,才会变得更勤奋. 如果你觉得自己不懒惰,似乎还不很错,那么你需要加油了,你进入了危险的舒适区.懒惰是人的天性,也是天生的毛病. 持之以恒 我一直认为,把一件事情坚持到最后,你总能获得意外的收获.…

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络…

做一个web网站,包含哪些技术,自己需要学习哪些技术 自己想到哪里就写到哪里 -- 给自己做的一个记录 1: 页面的展示, 一个web的开发语言  1.1 一个web的开发语言需要注意哪方面,才能符合你的网站业务发展     1:语言的选择     2:框架的设计 - 怎么符合未来业务的发展     3:对于业务的了解     4:了解http协议      那么就要了解tcp/ip协议 3: web安全     web安全又有哪些方面需要注意的呢     3.1 xss     3.2 sql…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即须要依照顺序计算的Stage,Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMis…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

http://www.wocaoseo.com/thread-148-1-1.html        目前学习seo技术的人员是越来越多了,通过查看seo这个词的指数,就能发现一些状况,从最初的每天3000多点的指数,到现在的每天差不多接近6000的指数,可看,现在学习这种技术的人是在不断地增加,现在做seo赚钱,还是卖家市场,也就是说现在谁先做了,起步早,抓住了时机,就有可能获利成功和获利.相反那些只是看到这种机遇,而不去执行的人,是很难取得成就的.           克拉玛依的天气仍然没有…

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

1.预备知识 PKI(Public Key Infrastructure)定义 PKI:利用公钥理论和技术建立的提供网络信息安全服务的基础设施.为用户提供所需的密钥和证书管理,用户可以利用PKI平台提供的安全服务进行安全通信. PKI内容: 1. 认证机构 PKI的核心部分,认证中心,是数字证书的签发机构,权威可信任的第三方机构 2. 数字证书库 在使用公钥体制的网络环境中,必须向公钥的使用者证明公钥的真实合法性.因此,在公钥体制环境中,必须有一个可信的机构来对任何一个主体的公钥进行公证,证明主…

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络.dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭.在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家. 从神经网络的难题出发,一步一步引出dropout为何有效的解释.大规模的神经网络有两个缺点:…

 
 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming  维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升,  spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳…

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个…

一.基础篇 JVM JVM内存结构 堆.栈.方法区.直接内存.堆和栈区别 Java内存模型 内存可见性.重排序.顺序一致性.volatile.锁.final 垃圾回收 内存分配策略.垃圾收集器(G1).GC算法.GC参数.对象存活的判定 JVM参数及调优 Java对象模型 oop-klass.对象头 HotSpot 即时编译器.编译优化 类加载机制 classLoader.类加载过程.双亲委派(破坏双亲委派).模块化(jboss modules.osgi.jigsaw) 虚拟机性能监控与故障处理…

大家好,我是大D. 今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理,对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述,力求精简.通俗易懂.希望能为新手的入门学习扫清障碍,从基础概念入手.再到原理深入,由浅入深地轻松掌握 Spark. 1.初识 Spark Spark不仅能够在内存中进行高效运算,还是一个大一统的软件栈,可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景. 背景 Spark作为一个用来快速实现大规模数据计算的通用分布式大数据计算引擎,是大数据开发工程师必备的一项技术栈.Spar…

摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC…

随着科技的普及,Linux作为最受欢迎的服务端操作系统,无人不知,无人不晓.当今,不论是服务器搭建,还是客户端开发,Linux系统的基础技能对全栈来说都是必备的,而了解如下几个问题可以更好的帮助你成为一名合格的全栈工程师. 1.Linux体系组织结构 学习一个系统需要了解其体系结构,这样才能更好的学习.Linux有kernel和user两种模式,内核.shell和文件系统统一形成基本的操作系统结构,Linux内核由如下几部分组成:内存管理.进程管理.设备驱动程序.文件系统和网络管理等 学习lin…

未经本人同意,严禁转载,徽沪一郎. 概要 本文就 spark-cassandra-connector 的一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量的数据从cassandra 中读取到本地内存或磁盘. 数据分区 存储在 Cassandra 中数据的一般都会比较多,记录数在千万级别或上亿级别是常见的事.如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题.解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的,那就是将整张表中的内容分成不同的区域,然后分区加载,不同的分区可以在不同的线程或进程中加…

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/30802603 Spark的Cluster Manager可以有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并最终完成计算.具体阐述可以阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone…