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-

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

目录 Spark概述 官网 Spark是什么? 特点 Spark架构模块 主要架构模块 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraghX 集群管理器 主要运行角色 Master Worker Executor Task Application Job client Driver Spark运行模式 Spark概述 官网 http://spark.apache.org/ Spark是什么? 用官网的一句话来概括,就是Apache Spark™是一个

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 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 ETL预先对

演示TCP的传输的客户端和服务端的互访 需求:客户端给服务端发送数据,服务端收到后,给客户端反馈信息. 客户端: 1.建立Socket服务,指定要连接方朵和端口 2.获取Socket流中的输出流,将数据写到该流中,通过网络发送给服务端. 3.获取socket流中的输入流,将服务端反映的数据获取到,找打印. 4.关闭客户端. 客户端: class TcpClient2{ public static void main(String[] args) throws Exception{ Socket

Spark Sql提供了丰富的内置函数让开发者来使用,但实际开发业务场景可能很复杂,内置函数不能够满足业务需求,因此spark sql提供了可扩展的内置函数. UDF:是普通函数,输入一个或多个参数,返回一个值.比如:len(),isnull() UDAF:是聚合函数,输入一组值,返回一个聚合结果.比如:max(),avg(),sum() Spark编写UDF函数 下边的例子是在spark2.0之前的示例:例子中展示只有一个参数输入,和一个参数输出的UDF. package com.dx.str

4. 编写高效Java程序 4.1 面向对象 构造器参数太多怎么办? 正常情况下,如果构造器参数过多,可能会考虑重写多个不同参数的构造函数,如下面的例子所示: public class FoodNormal { //required private final String foodName;//名称 private final int reilang;//热量 //optional private final int danbz;//蛋白质 private final int dianfen;

简介 aardio 可以非常方便地调用 .NET( 不需要任何复杂的步骤 ). .NET 在 aardio 中很好用,系统自带 .NET 组件以及各种开源 .NET 组件在 aardio 用户中也很受欢迎. aardio + .NET 生成的 EXE -- 可避免被 ILSpy 直接反编译. aardio 调用 .NET 示例: //导入 .NET 支持库 import dotNet; //导入.NET 程序集 dotNet.import("System"); //调用类的静态成员函数

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

使用PHP编写发红包程序 http://www.jb51.net/article/69815.htm 投稿:hebedich 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-07-22   微信发红包是最近非常火的一件事情,大家或多或少的都发过或者收到过红包,那么下面来看一个我们在生活中常碰到的一个php实现微信红包的程序算法,希望这个程序对各位做微信开的朋友会带来帮助．     使用PHP发红包,当我们输入红包数量和总金额后,PHP会根据这两个值进行随机分配每个金额,保证每个人都能领取到一个

源:基于libUSB的USB设备固件更新程序(下载数据) 本文紧接上一篇日志:基于libUSB-Win32的USB设备固件更新程序(前言),相关背景以及起因等,此处不再赘述,如感兴趣请移步. libUSB-Win32给出的example里面,有一个bulk.c文件,分析其关键代码,结合libusb官方文档,摘出其关键代码如下: int main(void) { usb_dev_handle *dev = NULL; /* the device handle */ usb_init(); /* i

[TOC] Spark:一个独立应用 关于构建 Java和Scala 在Java和Scala中,只需要给你的应用添加一个对于spark-core的Maven依赖. Python 在Python中,可以把应用写成脚本,然后使用Spark自带的bin/spark-submit脚本来运行.spark-submit会引入Python程序的Spark依赖.使用方式如下所示. /PATH_TO_SPARK/bin/spark-submit my_python_script.py 初始化SparkContex

通过上一篇数据类型已经介绍了C#中最基本的15种预定义数据类型,了解每一种类型代表的数据以及每种类型的取值范围,这是很重要也是最基本.下面我们通过实例来了解每个类型如何去使用.编写C#程序时我们需要用到微软的Visual Studio开发工具集,也就是集成开发环境,英文缩写为: IDE,Visual Studio集成了一个软件生命周期中需要的大部分工具,强大的代码智能提示功能.支持多种语言版本.友好的界面是我用过的最好的IDE没有之一.在2015年微软在开发者大会上发布了VS Code一款轻量级

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

Python编写守护进程程序思路 1. fork子进程,父进程退出通常,我们执行服务端程序的时候都会通过终端连接到服务器,成功连接后会加载shell环境,终端和shell都是进程,shell进程是终端进程的子进程,通过ps命令可以很容易的查看到.在这个shell环境下一开始执行的程序都是shell进程的子进程,自然会受到shell进程的影响.在程序里fork子进程后,父进程退出,对了shell进程来说,这个父进程就算执行完了,而产生的子进程会被init进程接管,从而也就脱离了终端的控制. 2-4

最近广州.NET微软技术俱乐部对如何编写高性能.NET程序发起了讨论.   首先是在ORM和SQL方面进行了讨论,主题当然是经久不衰的月经贴: EF性能很差. Edi.Wang专门写了一篇文章<Entity Framework 的一些性能建议> 说明了只要正确使用EF, 性能并不差. 我自己用EF十年了, 也没有感觉到EF性能差. 我的解决方法是把EF最常见性能瓶颈,比如审计日志进行优化. 之前是异步记录日志, 最近的做法是术业有专攻, 记录日志就扔给最擅长做日志的ELK组合去做. 同时ABP

MFC原理第一讲.MFC的本质.以及手工编写MFC的程序 PS: 这个博客属于复习知识.从头开始讲解. 在写这篇博客之前.已经写了3篇MFC的本质了.不过掌握知识点太多.所以从简重新开始. 一丶MFC的本质是什么. MFC的本质其实就是Win32程序的一种封装. 其实就是封装好了.我们直接用就行了. 二丶手工编写一个MFC程序. 手工编写MFC程序.需要熟悉两个类 一个是CWinAPP,一个是CFramWnd类. 这两个类的作用. CWinAPP  这个主要就是保存窗口的一些数据.跟窗口本身无关

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文

一.简介 SSL(Secure Socket Layer)是netscape公司提出的主要用于web的安全通信标准,分为2.0版和3.0版.TLS(Transport Layer Security)是IETF的TLS 工作组在SSL3.0基础之上提出的安全通信标准,目前版本是1.0,即RFC2246.SSL/TLS提供的安全机制可以保证应用层数据在互联网络传输 不 被监听,伪造和窜改. openssl(www.openssl.org) 是sslv2,sslv3,tlsv1的一份完整实现,内部包含

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

Spark Structured streaming API支持的输出源有:Console.Memory.File和Foreach.其中Console在前两篇博文中已有详述,而Memory使用非常简单.本文着重介绍File和Foreach两种方式,并介绍如何在源码基本扩展新的输出方式. 1. File Structured Streaming支持将数据以File形式保存起来,其中支持的文件格式有四种:json.text.csv和parquet.其使用方式也非常简单只需设置checkpointLo