给大家分享一下Spark是什么?如何用Spark进行数据分析,对大数据感兴趣的小伙伴就随着小编一起来了解一下吧.     大数据在线学习 什么是Apache Spark? Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台. 从速度的角度看,Spark从流行的MapReduce模型继承而来,可以更有效地支持多种类型的计算,如交互式查询和流处理.速度在大数据集的处理中非常重要,它可以决定用户可以交互式地处理数据,还是等几分钟甚至几小时.Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

Spark主要的编程语言是Scala,选择Scala是因为它的简洁性(Scala可以很方便在交互式下使用)和性能(JVM上的静态强类型语言).Spark支持Java编程,但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具,其它与Scala编程是一样的,因为都是JVM上的语言,Scala与Java可以互操作,Java编程接口其实就是对Scala的封装. 大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

使用Spark MLlib进行情感分析             使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,可以通过analyzed执行计划来观察内部调用

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: 我们都知道一段sql,真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job,最后计算得到RDD. lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包含4种操作类型,即BasicOperator基本类型,还

上一篇博文写完了Fiddler的配置,本篇讲讲如何用Fiddler进行数据包的分析,下图是抓到的数据包区域,对这些区域的可见字段进行解析如下, 以便了解这些字段的含义 1.  了解数据包区域的字段含义 #:顺序号,按照抓包的顺序从1递增 Result:HTTP状态码 Protocol:请求使用的协议,如HTTP/HTTPS/FTP等 HOST:请求地址的主机名或域名 URL:请求资源的位置 Body:请求大小 Caching:请求的缓存过期时间或者缓存控制值 Content-Type:请求响应的

在做接口测试的时候, 我们需要对返回的数据进行分析校验, 一般返回的都是json格式的数据, 怎么来解析校验呢? 之前有看过使用递归遍历json数据的, 然后找到了jsonpath, 可以很方便的对json数据进行解析分析. jsonpath jsonpath是一种信息抽取类库, 是从json文档中抽取指定信息的工具 jsonpath对于json来说, 相当于xpath对于xml [官方文档地址](‘http://goessner.net/articles/JsonPath‘) jsonpath

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS

利用job提升马哈鱼数据血缘分析效率 一.Job基本知识 前面文章中已介绍马哈鱼的基本功能,其中一个是job,job其实是一个任务集合处理的概念,就是让用户通过job,可以一次递交所有需要处理的 SQL,SQLFlow处理这些 SQL,把所有的数据血缘都分析出来.从用户角度,job包含job list和The Latest Job.其中,job list是当前用户所有的job.而The Latest Job是所有用户job中最新的job列表.本文向您重点介绍job的作用及用法. job是马哈鱼收

数据治理中Oracle SQL和存储过程的数据血缘分析   数据治理中的一个重要基础工作是分析组织中数据的血缘关系.有了完整的数据血缘关系,我们可以用它进行数据溯源.表和字段变更的影响分析.数据合规性的证明.数据质量的检查等. 分析数据血缘的方法主要分为四类 自动解析 系统跟踪 机器学习 人工收集 自动解析主要是利用工具解析 SQL 语句.存储过程和 ETL等文件. 本文以 Oracle 为例,来说明如何分析 SQL 和存储过程中的数据血缘. 产生数据血缘的 SQL 语句 SELECT INSE

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作为网络开发人员,使用fiddler无疑是最好的选择,方便易用功能强. 但是什么作为爱学习的同学,是不应该止步于http协议的,学习wireshark则可以满足这方面的需求.wireshark作为抓取各种底层协议的包有着强大的功能,用于网络排错或者一些其他通讯方面的查看,是必须的. 以前有自己看过wireshark相关的简要教程,也是一知半解.借助<Wireshark数据包分析实战>一书,更准确知晓wireshark到底能干啥吧! 1. 网络七层协议(老生长谈了,看过许许多多的书,都会提到的一

数据持久化分析 plist文件(属性列表) preference(偏好设置) NSKeyedArchiver(归档) SQLite 3 CoreData 当存储大块数据时你会怎么做? 你有很多选择,比如: 使用`NSUerDefaults` 使用XML, JSON, 或者 plist 使用NSCoding存档 使用类似SQLite的本地SQL数据库 使用 Core Data NSUserDefaults的问题是什么?虽然它很nice也很便捷,但是它只适用于小数据,比如一些简单的布尔型的设置选项,