Accumulator.scala  (Since version 2.0.0) use AccumulatorV2 import org.apache.spark.util._ val accum=new DoubleAccumulator() Array(1, 2, 3, 4).foreach(x => accum.add(x)) accum.value res4: Double = 10.0 accum.avg res5: Double = 2.5 accum.count res6: Lo

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速

原文链接:在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API 在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform

package com.XXX import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //spark中的RDD测试 object RddTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(&q

本文主要是对unity中如何在Android和iOS中调用Native API进行介绍. 首先unity支持在C#中调用C++ dll,这样可以在Android和iOS中提供C++接口在unity中调用.利用这一特性,可以扩展unity的功能.例如集成和调用第三方库.同时为了满足对unity接口的一致性,可以考虑在android和iOS上提供相同的接口供C#调用. 这里列举以下两个例子. 1. 1. 以弹出一个覆盖部分屏幕的webview为例来说明如何从C#调用Native接口. 2. 2. 简

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

最近工作用到Spark,这里记一些自己接触到的Spark基本概念和知识. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10288915.html 名词 RDD:在高层,每个Spark应用包含一个driver程序,它运行用户的主函数,在集群上执行不同的并行作业.Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集(resilient distributed dataset, RDD),它是分布在集群节点中的已分区的元素集合,可以被并行处理.RDD从Hadoop文件系统中

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t

vue中Axios请求豆瓣API数据并展示到Swipe中 1.首先是安装Axios: 安装方法cnpm install axios --save 等待npm安装完毕: 2.在main.js中引入axios引入方法: import Axios from 'axios' Vue.prototype.$axios = Axios 必须要这样引入才能使用 全部的main.js方法如下 // The Vue build version to load with the `import` command /

弹性分布式数据集(RDD) Spark是以RDD概念为中心运行的.RDD是一个容错的.可以被并行操作的元素集合.创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合:从外部存储系统中引用一个数据集.RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储,以便在需要数据时并行运算.弹性指其在节点存储时,既可以使用内存,也可已使用外存,为使用者进行大数据处理提供方便.除此之外,RDD的另一大特性是延迟计算,即一个完整的RDD运行任务被分为两部分:Tran

数据倾斜导致的致命后果: 1 数据倾斜直接会导致一种情况:OOM. 2 运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢. 搞定数据倾斜需要: 1.搞定shuffle 2.搞定业务场景 3 搞定 cpu core的使用情况 4 搞定OOM的根本原因等. 数据倾斜的解决方案: 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景:导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spar

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摘要:         Tachyon是一种分布式文件系统,能够借助集群计算框架使得数据以内存的速度进行共享.当今的缓存技术优化了read过程,可是,write过程由于须要容错机制,就须要通过网络或者是磁盘进行复制操作.Tachyon通过将"血统"技术引入到存储层进而消除了这个瓶颈.创建一个长期的以"血统机制"为基础的存储系统的关键挑战是失败情况发生的时候及时地进行数据恢复.Tachyon通过引入一种检查点的算法来解决问题,这样的方法保证了恢复过程的有限开销以及通过

一.简介 在Spark中,提供了两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(data).fo

MLlib 是 Spark 的机器学习库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API.具体来说,主要包括以下几方面的内容: 机器学习算法:常用的学习算法,如分类.回归.聚类和协同过滤: 特征化工具:特征提取.转化.降维和特征选择等工具: 管道:由于构建.评估和调整机器学习管道的工具: 持久性:保存和加载算法,模型和管道: 实用工具:线性代数,统计和数据处理等