aggregate算是spark中比较常用的一个函数,理解起来会比较费劲一些,现在通过几个详细的例子带大家来着重理解一下aggregate的用法. 1.先看看aggregate的函数签名在spark的源码中,可以看到aggregate函数的签名如下: def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U 可以看出,这个函数是个柯里化的方法,输入参数分为了两部分:(zeroValu

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

spark aggregate源代码 /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result * type, U, than the type of t

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U   注意: 1.每个分区开始聚合第一个元素都是zeroValue 2.分区之间的聚合,zeroValue也参与运算   scal

数据准备 数据下载:<莎士比亚全集> 我们先来看看原始数据:首先将数据加载到RDD,然后显示数据框的前15行. shakespeareDF = sqlContext.read.text(fileName) shakespeareDF.show(15, truncate=False) 输出如下: +-------------------------------------------------------+ |value | +---------------------------------

该函数官方的api,说的不是很明白: aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using a given combine functions and a neutral "zero value." The functions op(t1, t2) is allowed to modi

1.前言: Naive Bayes(朴素贝叶斯)是一个简单的多类分类算法,该算法的前提是假设各特征之间是相互独立的.Naive Bayes 训练主要是为每一个特征,在给定的标签的条件下,计算每个特征在该标签的条件下的条件概率.最后用这个训练后的条件概率去预测. 由于我使用的Spark的版本是1.3.0.它所包含的Naive Bayes是 Multinomial NB.截至到我写该篇文章,最新的Spark1.6.0包含multinomial naive Bayes and Bernoulli na

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

参考资料: http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/298095260/ http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/BengioDVJ03.pdf https://code.google.com/p/word2vec/ https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extrac

Spark Streaming 导读 介绍 入门 原理 操作 Table of Contents 1. Spark Streaming 介绍 2. Spark Streaming 入门 2. 原理 3. 操作 1. Spark Streaming 介绍 导读 流式计算的场景 流式计算框架 Spark Streaming 的特点 新的场景 通过对现阶段一些常见的需求进行整理, 我们要问自己一个问题, 这些需求如何解决? 场景 解释 商品推荐 京东和淘宝这样的商城在购物车, 商品详情等地方都有商品推

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

背单词,始终是复习英语的重要环节.在荒废了3年大学生涯后,Lele也终于要开始背单词了. 一天,Lele在某本单词书上看到了一个根据词根来背单词的方法.比如"ab",放在单词前一般表示"相反,变坏,离去"等. 于是Lele想,如果背了N个词根,那这些词根到底会不会在单词里出现呢.更确切的描述是:长度不超过L,只由小写字母组成的,至少包含一个词根的单词,一共可能有多少个呢?这里就不考虑单词是否有实际意义. 比如一共有2个词根 aa 和 ab ,则可能存在104个长度不

对于我这样一个一直工作在.net平台上的developer来讲,Hadoop,Spark,HBase等这些大数据名词比较陌生,对于分布式计算,.net上也有类似的Parallel(我说的不是HDInsight), 这篇文章是我尝试从.net上的Parallel类库的角度去讲述什么是spark. 我们先从C#的一个烂大街的例子(不是Helloworld),统计一篇文章单词出现的频率. 下面C#代码是利用.net Parallel来写的统计单词出现频率. using System; using Sy

object func { def main(args:Array[String]):Unit={ //函数赋值给变量时, 必须在函数后面加上空格和下划线. def sayHello(name: String) { println("Hello, " + name) } val sayHelloFunc = sayHello _ sayHelloFunc("leo") //Scala定义匿名函数的语法规则: (参数名: 参数类型) => 函数体 val say

1.Spark中的Python和Scala的Shell (1): Python的Spark Shell 也就是我们常说的PySpark Shell进入我们的Spark目录中然后输入 bin/pyspark (2): Scala中的Shell bin/spark-shell 利用spark进行行数的统计 例如:Scala版本的 val lines=sc.textFile("/home/txp/test.txt") #创建一个名为lines 的RDD lines.count() #统计RD

考研路茫茫——单词情结 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2687    Accepted Submission(s): 744 Problem Description 背单词,始终是复习英语的重要环节.在荒废了3年大学生涯后,Lele也终于要开始背单词了.一天,Lele在某本单词书上看到了一个根据词根来背单词的方法.比如"

与POJ2778一样.这题是求长度不超过n且包含至少一个词根的单词总数. 长度不超过n的单词总数记为Sn,长度不超过n不包含词根的单词总数记为Tn. 答案就是,Sn-Tn. Sn=26+262+263+...+26n Tn=A+A2+A3+...+An (A为AC自动机构造出来的矩阵) 可以构造矩阵用快速幂求出Sn和Tn: $$ \begin{bmatrix} 26 & 1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} S_n \\ 26 \e