源文件内容如下(包含 id,name,age),将数据复制保存到 ubuntu 系统/usr/local/spark 下, 命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式 打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码.(任选一种方法即可) 1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29 代码如下: import org.apache.spark.sql.types._ import or

1．spark-shell交互式编程 (1) 该系总共有多少学生 scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt MapPartitionsRDD[4] at textFile at <consol

一. 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 …… 请根据给定的实验数据,在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容: 1.先运行spark,进入shell界面 (1)该

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q

实验 5  Spark SQL 编程初级实践    参考厦门大学林子雨 1． Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 employee.json. { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","

实验 2 Scala 编程初级实践 一.实验目的 1.掌握 Scala 语言的基本语法.数据结构和控制结构: 2.掌握面向对象编程的基础知识,能够编写自定义类和特质: 3.掌握函数式编程的基础知识,能够熟练定义匿名函数.熟悉 Scala 的容器类库的基本 层次结构,熟练使用常用的容器类进行数据: 4.熟练掌握 Scala 的 REPL 运行模式和编译运行方法. 二.实验平台 已经配置完成的 Scala 开发环境.Scala 版本为 2.11.8. 三.实验内容和要求 1. 计算级数 请用脚本的方

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

1.题目: 源码: import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.DataFrameReader object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val spar

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn,直到 Sn 刚好大于或等于 q为止,其中 q 为大于 0 的整数,其值通过键盘输入. Sn = 2/1+3/2+4/3+......+n+1/n 例如,若 q 的值为 50.0,则输出应为:Sn=50.416695.请将源文件保存为exercise2-1.scala,在REPL模式下测试运行,测试样例:q=1时,Sn=2:q=30时,Sn=30.891459:q=50 时,Sn=50.416695. object test

一.RDD编程基础 1.创建 spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD,该方法把文件的URL作为参数,这个URL可以是: 本地文件系统的地址 分布式文件系统HDFS的地址 从云端加载数据,比如亚马逊的云端存储S3 (1)从本地文件系统中加载数据创建RDD (2)从分布式文件系统HDFS中加载数据 上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户,这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时,系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HD

1. 背景知识.需求描述与公共依赖 1.1. 背景知识 & 需求描述 Spring Cloud 官方文档说了,它是一个完整的微服务体系,用户可以通过使用 Spring Cloud 快速搭建一个自己的微服务系统.那么 Spring Cloud 究竟是如何使用的呢?他到底有哪些组件? spring-cloud-commons组件里面,就有 Spring Cloud 默认提供的所有组件功能的抽象接口,有的还有默认实现.目前的 2020.0.x (按照之前的命名规则应该是 iiford),也就是spri

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =

http://yihongwei.com/2015/09/remoting-practice/ Java 网络编程最佳实践 Sep 10, 2015 | [Java, Network] 1. 通信层 直接使用最成熟的网络框架,如 Netty 单连接 & 连接复用 & 长连接 建议提前设计心跳机制 集群较小,长连接无需开启心跳 如果网络情况比较复杂,建议开启心跳.如有防火墙,会将连接清掉且不会向客户端发送 RST 信令,导致长连接变成一个脏连接 2. 线程模型 如果采用了 Netty 这样的

最近花了一周时间把<编写可维护的js> 阅读了一遍, 现将全书提到的JS编程最佳实践总结如下, 已追来者! 1.return 之后不可直接换行, 否则会导致ASI(自动分号插入机制)会在return 后插入一个分号. 2.一行语句最多不超过80个字符, 如果超过则应该在运算符后换行,并且追加两个缩进. 3.采用驼峰式命名,变量前缀为名词如:myName 函数应该以动词开始如:getName,常量应该以大写字母命名,如:MAX_COUNT, 构造函数首字母大写. 4.数字的写法: 整数:coun

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu

Spark编程模型(RDD编程模型) 下图给出了rdd 编程模型,并将下例中用 到的四个算子映射到四种算子类型.spark 程序工作在两个空间中:spark rdd空间和 scala原生数据空间.在原生数据空间里, 数据表现为标量(即scala基本类型,用橘 色小方块表示).集合类型(蓝色虚线 框) 和持久存储(红色圆柱).

欢迎大家阅读HTML5 Canvas(画布)实战编程初级篇系列,在这个系列中,我们将介绍最简单的HTML5画布编程.包括: 画布元素 绘制直线 绘制曲线 绘制路径 绘制图形 绘制颜色,渐变和图案 绘制图片 绘制文本 相关要求 环境要求:Google Chrome, Firefox, Safari, Opera, 或者 IE9以上的现代浏览器 编程要求:需要有基础的HTML和Javascript编程经验,相关的画布编程将调用Javascript API来处理 HTML Canvas基本元素 HTM