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学习之数据读取与保存(4) 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. 如文本文件的非结构化的文件,如JSON的半结构化文件,如SequenceFile结构化文件.通过扩展名进行处理. 2. 读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala中读取一个文本文件 val input = sc.textFile(&q

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

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

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

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

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

一般情况下,我们都倾向于使用一个组织比较好的独立界面来录入或者展示相关的数据,这样处理比较规范,也方便显示比较复杂的数据.不过在一些情况下,我们也可能需要直接在GridView表格上直接录入或者修改数据,这种对于字段比较少,而且内容相对比较简单的情况下,效率是比较高的一种输入方式.本篇随笔主要介绍在DevExpress程序中使用GridView直接录入数据并保存的实现,以及使用Winform分页控件来进行数据直接录入的实现操作. 1.在GridView上展示数据 在GridView上展示数据,只

程序运行时,我们最好对数据保存到什么地方做到心中有数.特别要注意的是内存的分配.有六个地方都可以保存数据: 寄存器 这是最快的保存区域,因为它位于和其他所有保存方式不同的地方:处理器内部.然而,寄存器的数量十分有限,所以寄存器是根据需要由编译器分配.我们对此没有直接的控制权,也不可能在自己的程序里找到寄存器存在的任何踪迹. 堆栈 驻留于常规RAM(随机访问存储器)区域,但可通过它的"堆栈指针"获得处理的直接支持.堆栈指针若向下移,会创建新的内存:若向上移,则会释放那些内存.这是一种特别

将matlab中数据输出保存为txt或dat格式 总结网上各大论坛,主要有三种方法. 第一种方法:save(最简单基本的) 具体的命令是:用save *.txt -ascii x x为变量 *.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的. 例子: a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 12 19 21 3 ;11 18 25 2 9 ]: save afile.txt -ascii a

王永超王永超嫖娼 做android app开发会涉及到不同数据的保存,比如数据缓存,客户登陆信息保存,客户状态的保存等等. 那针对这不同的数据我们应该保存在什么地方呢? 1.应用卸载也不会删除的数据 直接在sdCard根目录创建一个文件夹,保存数据. 优点:保存时间长,应用卸载也不会被删除.缺点:任何人都可以访问这个目录. 2.跟随应用的存在而存在的数据 Context.getExternalFilesDir()方法可以获取到 SDCard/Android/data/你的应用的包名/files/

Android中突发情况Activity数据的保存和恢复 写在前面:在我们的APP使用的过程中,总有可能出现各种手滑.被压在后台.甚至突然被杀死的情况.所以对APP中一些临时数据或关键持久型数据,就需要我们使用正确的方式进行保存或恢复. 突发情况都有哪些? 因为本文讨论的是当一些突发情况的出现时,对数据的保存和恢复.所以现在总结一下突发情况应该都有哪些? 点击back键 点击锁屏键 点击home键 其他APP进入前台 启动了另一个Activity 屏幕方向旋转 APP被Kill 当这些突发情况发

运用Python中的内置函数open()与文件进行交互 在HeadFirstPython网站中下载所有文件,解压后以chapter 3中的“sketch.txt”为例: 新建IDLE会话,首先导入os模块,并将工作目录却换到包含文件“sketch.txt”的文件夹,如C:\\Python33\\HeadFirstPython\\chapter3 >>> import os >>> os.getcwd() #查看当前工作目录 'C:\\Python33' >>

//连接数据库 SqlConnection con = new SqlConnection("server=****;database=****;uid=sa;pwd=********"); /// <summary> /// 提取数据表保存为XML文件 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"&g

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea

摄像头脸部识别 (1)opencv 抓取视频数据并保存 基于python 和 opencv 3.4.0 (兼容 opencv 2.X 参考注释),详细如代码 import numpy as np import cv2 # 从文件打开视频 #videoFile = "test.mp4" #capture = cv2.VideoCapture(videoFile) #从摄像头获取视频 capture = cv2.VideoCapture(0) # Define the codec and