作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

课程主要实用内容: 1.spark实验环境的搭建 2.4个lab的内容 3.常用函数 4.变量共享   1.spark实验环境的搭建(windows)   a. 下载,安装visualbox 管理员身份运行;课程要求最新版4.3.28,如果c中遇到虚拟机打不开的,可以用4.2.12,不影响 b. 下载,安装vagrant,重启 管理员身份运行 c. 下载虚拟机 c1.将vagrant加入path,D:\HashiCorp\Vagrant\bin c2.创建虚拟机存放的目录,比如myvagrant

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30816.html Spark实战高手之路 系列书籍  http://down.51cto.com/tag-Spark%E6%95%99%E7%A8%8B.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:

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本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

转载自:http://blog.csdn.net/erfucun/article/details/52312682 本博文主要内容包括: 技术实现foreachRDD与foreachPartition解析 foreachRDD与foreachPartition实现实战 一:技术实现foreach解析: 1.首先我们看一下Output Operations on DStreams提供的API:   SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法,该方

1.容器里面安装spark,外面的程序(安装spark主机的容器)会连接不上集群.理由:这个组件用的akka,连接上集群,会提示: akka.ErrorMonitor: dropping message [class akka.actor.ActorSelectionMessage] for non-local recipient [Actor[akka.tcp://sparkMaster@localhost:50071/]] arriving at [akka.tcp://sparkMaste

拓展: Hadoop 3.0 NameNode HA NameNode是Active NameNode是Standby可以有多个 HBase Cluster 单节点故障? HBaster -> BackMaster HRegionServer WEBUI 60010 Spark 课程安排分为两个部分: 第一部分:基础篇 SCALA:1天 SparkCore:2天 - MapReduce SparkSQL:1天 - Hive Shark = Hive on Spark 关键,企业中必用的,必须掌握

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"

http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/ 厦大数据库实验室博客 总结.分享.收获 实验室主页 首页 大数据 数据库 数据挖掘 其他 子雨大数据之Spark入门教程  林子雨老师 2016年10月30日 (updated: 2017年5月28日) 37020 [版权声明]博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权,未经允许,请勿转载!版权所有,侵权必究! Spark最初诞生于美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的AMP实验室,是一个可应用于大规模数据处理的快速

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

Spark程序编译报错: [INFO] Compiling 2 source files to E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\target\classes at 1567004370534[ERROR] E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\src\main\scala\cn\itcast\wordCount\WordCount.scala:3: error: object apache is not a member of package

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

Android架构设计和软硬整合完整训练 Android架构设计和软硬整合完整训练:HAL&Framework&Native Service&Android Service&Best Practice 如何理解Android架构设计的初心并开发出搭载Android系统并且具备深度定制和软硬整合能力特色产品,是本课程解决的问题. 课程以Android的五大核心:HAL.Binder.Native Service.Android Service(并以AMS和WMS为例).Vie

创建移动设备应用程序容器 移动设备应用程序中的第一个标签通常是以下标签之一: <s:ViewNavigatorApplication> 标签用于定义只有一个部分的移动设备应用程序. <s:TabbedViewNavigatorApplication> 标签用于定义有多个部分的移动设备应用程序. 开发用于平板电脑的应用程序时,屏幕大小限制并不像在手机应用程序中那样重要.因此,对于平板电脑,不需要以小视图来构建应用程序.可以使用标准 Spark Application 容器以及受支持的

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1.Java基础知识(15-30天) 2.了解html+css+js+jq+bootstrap(7天) 3.mysql+jdbc(重点)(3天) 4.xml(1天) 5.http协议+tomcat(1天) 6.servlet(重点)(2天) 7.response(1天) 8.request(1天) 9.session+cookie(1天) 10.jsp(重点)(1天) 11.EL表达式+jstl(重点)(1天) 12.ajax(重点)(1天) 13.分页实(2天) 14Maven+linux+r

CDH大数据平台实施经验总结2016(转载) 2016年负责实施了一个生产环境的大数据平台,用的CDH平台+docker容器的方式,过了快半年了,现在把总结发出来. 1. 平台规划注意事项 1.1 业务数据全部存储在datanode上面,所以datanode的存储空间必须足够大,且每个datanode的存储空间尽量保持一致. 1.2 管理节点/namenode对存储空间要求不高,主要存储各计算节点datanode的元数据信息,以3个datanode为例,每个datanode存储2T的数据,nam

Lifetime-Based Memory Management for Distributed Data Processing Systems (Deca:Decompose and Analyze)   一.分布式数据处理系统像Spark.FLink中的优缺点: 1.优点: in-memory中可以通过缓存中间数据以及在shuffle buffer中组合和聚合数据最小化重复 计算和I/O花销来提升多阶段和迭代计算性能. 2.缺点: (1)会在堆中产生大量的长期生存的对象,因而产生很多GC,尤