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

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:centos6.4 Spark 版本:1.5.0 三.实验内容 实验一: 1．spark-shell 交互式编程 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: 首先开始我们的第一步,打开linux系统中的终端. 请根据给定的实验数据,在 spark-

一.实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法: (2)熟悉 HDFS 的基本使用方法: (3)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4: Spark 版本:1.5.0: Hadoop 版本:2.7.3. 三.内容 实验一: 1．安装 Hadoop 和 Spark 进入 Linux 系统,参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop 的安装和使用”,完 成 Hadoop 伪分布式模式的安

一.实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法: (2)熟悉 HDFS 的基本使用方法: (3)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4: Scala版本:2.10.6.: Hadoop 版本:2.7.6. 三.实验过程 首先根据这篇博文https://www.cnblogs.com/Genesis2018/p/9079787.html安装Scala 输入wget http://downl

实验1,计算级数: 首先打开安装完scala ide的eclipse,在eclipse 中新建一个scala project. 然后新建一个scala的object对象 导入scala.io.StdIn包,用以实现接受键盘输入 在新建的object对象中,新建main函数,并添加以下代码实现: package sn import scala.io.StdIn object test { def main(args: Array[String]): Unit = { println("请输入Sn的

此次在eclipse中的安装参考这篇博客https://blog.csdn.net/lzxlfly/article/details/80728772 Help->Eclipse Marketplace 首先点击eclipse中的帮助,Eclipse Marketplace 在出现的这个页面中搜索scala 找到一个4.7.x的scala 点击右边的安装 等待进度条走完 点击confirm,接受 然后先去找零食吃,等待eclipse安装完成 等待2,3分钟后安装完成,重启eclispe

一.实验目的 (1)掌握 Linux 虚拟机的安装方法.Spark 和 Hadoop 等大数据软件在 Linux 操作系统 上运行可以发挥最佳性能,因此,本教程中,Spark 都是在 Linux 系统中进行相关操作,同 时,下一章的 Scala 语言也会在 Linux 系统中安装和操作.鉴于目前很多读者正在使用 Windows 操作系统,因此,为了顺利完成本教程的后续实验,这里有必要通过本实验,让读 者掌握在 Windows 操作系统上搭建 Linux 虚拟机的方法.当然,安装 Linux 虚拟

20155317 <Java程序设计>实验五网络编程与安全实验报告 遇到问题 在刚开始启动客户端或者服务端时,出现了一系列的错误情况,总是提示异常信息 后来经过询问同学,反应将端口号修改一下,但要大于1024,就可以成功运行但是并不能成功 后来经过上网查证,发现问题的本源在于端口号是否被占用,曾经打开过的服务端和客户端会在后台继续运行,占用端口. 出现address already in use: jvm_bind这个错误后,我们在任务栏的空白处点击鼠标右键,然后再弹出菜单里选择[任务管理器]

20155320 <Java程序设计>实验五网络编程与安全实验报告 实验内容 实验一 1.两人一组结对编程: 参考http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6766748.html#SECDSA 1.结对实现中缀表达式转后缀表达式的功能 MyBC.java 2.结对实现从上面功能中获取的表达式中实现后缀表达式求值 的功能,调用MyDC.java 3.上传测试代码运行结果截图和码云链接 实验结果 实验二 结对编程: 1.1人负责客户端,一人负责服务器 2.注意责任归宿,要会

20155339 <Java程序设计>实验五网络编程与安全实验报告 实验内容 实验一 1.两人一组结对编程: 参考http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6766748.html#SECDSA 1.结对实现中缀表达式转后缀表达式的功能 MyBC.java 2.结对实现从上面功能中获取的表达式中实现后缀表达式求值的功能,调用MyDC.java 3.上传测试代码运行结果截图和码云链接 实验二 结对编程:1人负责客户端,一人负责服务器 注意责任归宿,要会通过测试证明自己没有问

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","

参考: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 后面懒得翻译了,英文记的,以后复习时再翻. 摘要:每个Spark application包含一个driver program 来运行main 函数,在集群上进行各种并行操作. RDD是Spark的核心.除了RDD,Spark的另一个抽象时并行操作中使用的两种 shared variables: broadcast variables和accumulators. Spark

1 Spark源码定制选择从Spark Streaming入手  我们从第一课就选择Spark子框架中的SparkStreaming. 那么,我们为什么要选择从SparkStreaming入手开始我们的Spark源码版本定制之路? 有下面几个方面的理由: 1)Spark大背景 Spark 最开始没有我们今天看到的Spark Streaming.GraphX.Machine Learning.Spark SQL和Spark R等相关子框架内容,最开始就只有很原始的Spark Core.我们要做Sp

spark是什么? spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点 但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中 从而不再需要读写HDFS 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好 那么到底性能比较好是体现在哪里呢 基于内存的处理是spark速度快的原因之一 还有一个

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon

在阿里云上搭建 Spark 实验平台 Hadoop2.7.3+Spark2.1.0 完全分布式环境 搭建全过程 [传统文化热爱者] 阿里云服务器搭建spark特别坑的地方 阿里云实现Hadoop+Spark集群 Docker下安装Hadoop和Spark集群

作业地址 第八周作业:https://edu.cnblogs.com/campus/besti/CS-IMIS-1723/homework/1847 (作业界面已评分,可随时查看,如果对自己的评分有意见请私聊助教) 提交情况如图: 实验二作业:https://edu.cnblogs.com/campus/besti/CS-IMIS-1723/homework/1818 (作业界面已评分,可随时查看,如果对自己的评分有意见请私聊助教) 提交情况如图: 结对编程第一周作业:https://edu.c

2.1 下载Spark 略 2.2 Spark中Python和Scala的shell Spark shell可用来与分布式存储在许多机器的内存或者硬盘上的数据进行交互,并且处理过程的分发由Spark自动控制完成. 降低shell日志级别:conf目录下创建名为log4j.properties文件,将log4j.properties.template文件中内容复制到log4j.properties文件,找到log4j.rootCategory=INFO, console,将其改为log4j.roo

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count