ETL实践--Spark做数据清洗 上篇博客,说的是用hive代替kettle的表关联.是为了提高效率. 本文要说的spark就不光是为了效率的问题. 1.用spark的原因 (如果是一个sql能搞定的关联操作,可以之间用kettle导原始数据到hive,用hive视图做关联直接给kylin提供数据) (1).场景一之前用kettle需要多个转换.关联才能实现数据清洗的操作. 用hive不知道如何进行,就算能进行也感觉繁琐,同时多个步骤必然降低数据时效性.用mr的话也是同样道理太多步骤繁琐不堪.

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

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte

数据准备 数据下载:美国宇航局肯尼迪航天中心WEB日志 我们先来看看数据:首先将日志加载到RDD,并显示出前20行(默认). import sys import os log_file_path ='apache.access.log.PROJECT' base_df = sqlContext.read.text(log_file_path) base_df.show(truncate=False) 数据框输出如下: +--------------------------------------

Spark Streaming揭秘 Day29 深入理解Spark2.x中的Structured Streaming 在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好. 连续应用程序continuous application 首先,也是最重要的,在2.x中,提出了一个叫做continuous applications连续应用程序的概念. 如下图所示,数据从Kaf

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop

一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  1.使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是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Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive

背景 做过数据清洗ETL工作的都知道,行列转换是一个常见的数据整理需求.在不同的编程语言中有不同的实现方法,比如SQL中使用case+group,或者Power BI的M语言中用拖放组件实现.今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换,就把这个方法记录下来. 首先明确一下啥叫行列转换,因为这个叫法也不是很统一,有的地方叫转置,有的地方叫透视,不一而足.我们就以下图为例,定义如下: 从左边这种变成右边这种,叫透视(pivot) 反之叫逆透视(unpivot) Spark实现 构造样本数据

用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活 动,并多次在Meetup中分享公司的Sp

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

铭文一级: 功能1:今天到现在为止 实战课程 的访问量 yyyyMMdd courseid 使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming把统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据:yyyyMMdd courseid 把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库作为统计结果的存储呢? RDBMS: MySQL.Oracle... day course_id click_count 20171111 1 10 20171111 2 10 下一个批次数据进来以后: 201711

铭文一级: linux crontab 网站:http://tool.lu/crontab 每一分钟执行一次的crontab表达式: */1 * * * * crontab -e */1 * * * * /home/hadoop/data/project/log_generator.sh 对接python日志产生器输出的日志到Flumestreaming_project.conf 选型:access.log ==> 控制台输出 exec memory logger exec-memory-log

Spark简介: Spark是UC Berkeley AMP lab开发的一个集群计算的框架,类似于Hadoop,但有很多的区别.最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入HDFS,更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对100TB数据进行排序,Spark比Hadoop快三倍,并且只需要十分之一的机器.Spark集群目前最大的可以达到8000节点,处理的数据达到PB级别,在互联网企业中应用非常广泛. 这里整理5个Sp