今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ,正印证了"微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发,真正实现一种语言的跨平台"这句话.那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼? 作者:依乐祝 原文链接:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p

spark之JDBC开发(连接数据库测试) 以下操作属于本地模式操作: 1.在Eclipse4.5中建立工程RDDToJDBC,并创建一个文件夹lib用于放置第三方驱动包 [hadoop@CloudDeskTop software]$ cd /project/RDDToJDBC/[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ mkdir -p lib[hadoop@CloudDeskTop RDDToJDBC]$ lsbin lib src 2.添加必要的环境 2.1.将MyS

一.概述 Spark Core.Spark-SQL与Spark-Streaming都是相同的,编写好之后打成jar包使用spark-submit命令提交到集群运行应用$SPARK_HOME/bin#./spark-submit  --master spark://Master01:7077  --class MainClassFullName [--files $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml] JarNameFullPath [slices] 说明: --master

ODS和DW 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的.随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统”  : ODS (Operational Data Store)操作型数据存储,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据,一般不保留数据的变动轨迹,是数据仓库体系结构中的一个可选部分: ODS DW 主要是和源系统表结构相同,表结构随着源系统变化 面向主题的表模型,模型相对稳定 一般只保留最新数据或较短时间

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72582979 本文我将为大家讲解全文检索技术——Lucene,现在这个技术用到的比较多,我觉得大家还是应该掌握一下,不说多精通,但是应该有所了解.在讲解之前,我们先来看一个案例,通过该案例引出全文检索技术——Lucene. 案例 实现一个文件的搜索功能,通过关键字搜索文件,凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来.还可以根据中文词语进行查询,并且需要支持多个条件查询.本案例中的原始内

public class ReadExcel { public static void main(String[] args) { Workbook wb = null; Sheet sheet = null; Row row = null; String filePath = "C:\\Users\\30713\\Desktop\\sg八大领域sql\\采集源数据表\\第八领域表字段.xlsx"; wb = readExcel(filePath); if (wb != null) {

作者简介 周耀,Kyligence 解决方案架构师,Apache Kylin.Apache Superset Contributor. Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎:Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发,2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会,凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力,被许多大厂所采用,包括美团,滴滴,携程,贝壳找房,腾讯,58同城等: OLAP 领域这两年炙手可热的 ClickHouse,由

一.前言 在之前已经详细介绍了Android中的一种视频数据源:Camera,不了解的同学可以点击进入:Android中Camera使用详解 ,在这篇文章中我们介绍了如何采集摄像头的每一帧数据,然后进行二次处理,例子中主要使用了对每一帧数据进行格式转化:NV21转化成ARGB格式,然后生成一张图片,然后添加水印效果.那么本文就来开始介绍如何将摄像头视频源数据的每一帧进行二次处理,然后推流到服务端.推流现在有很多种方式,但是更多的是基于FFMpeg,而现在各个云服务平台已经推出了直播SDK了,本文

一.前言 在视频直播中一般都是两种视频数据源,一个是摄像头数据,一个是录制桌面数据,而一般来说美女妹子直播都是来自于摄像头数据,游戏直播都是录制桌面数据的,那么今天就来看看第一个数据源数据采集分析,Android中使用摄像头的场景很多,在没有直播这个行业出现之前,之前用到摄像头的最多就两个场景,一个是二维码扫描,一个是美颜拍照类的应用.那么这里就来看看Android中的摄像头的用法,以及如何进行数据采集进行数据的二次加工. 二.知识点概况 本篇文章主要通过如下几个方向去介绍Android中的摄像

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

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

Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t

一.了解数据倾斜 数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是90万,但是可能某个key对应了88万条数据,key-88万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万条数据,可能是数百个key,对应一万条数据. 数据倾斜的现象: 发生数据倾斜的两种表现: 1.你的大部分的task

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间. 基于实时数据流的数据处理(streaming data proces

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

一. 数据采集(要求至少爬取三千条记录,时间跨度超过一星期)数据采集到本地文件内容   爬取详见:python爬取京东评论   爬取了将近20000条数据,156个商品种类,用时2个多小时,期间中断数次   二.数据预处理:要求使用MapReduce或者kettle实现源数据的预处理,对大量的Json文件,进行清洗,以得到结构化的文本文件 在解析json时,处理了一部分,包括日期格式修改,数据格式转换等,在kettle中做去重.排序处理 三.数据统计:生成Hive用户评论数据 (1)在Hive创