问题 // 每个点为hardData中的一个Array val hardData = spark.read.textFile(args(0)).rdd .map(_.split(" ").map(_.toDouble).toArray) .cache() hardData.map(a => println(a(0).toString + " " + a(1).toString + " " + a(3).toString)) 结果中没有输出

Spark:控制日志输出级别 终端修改 在pySpark终端可使用下面命令来改变日志级别 sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等 修改日志设置文件 ** 通过调整日志的级别来控制输出的信息量.减少Spark Shell使用过程中在终端显示的日志. ** 切换当前路径到Spark安装路径 拷贝一份日志设置文件的模板文件 cp log4j.properties.template log4j.properties.template 找到下面一行内容 log4j.ro

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

在java的众多Map实现中,Map基本上是不能保证顺序的(LinkedHashMap可以保证插入顺序或者访问顺序,TreeMap默认按照key升序但可以自定义Comparator),在开发过程中当数据量不是很大的时候,使用HashMap去统计数据非常方便,但是为了使得输出结果更美观一些,我们需要按某种自定义顺序输出. 下面介绍一种排序Map的方法,使用起来很方便,如下面代码: private static class ValueComparator implements Comparator<

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

map 就是对一个RDD的各个元素都施加处理,得到一个新的RDD 的过程 [training@localhost ~]$ cat names.txtYear,First Name,County,Sex,Count2012,DOMINIC,CAYUGA,M,62012,ADDISON,ONONDAGA,F,142012,ADDISON,ONONDAGA,F,142012,JULIA,ONONDAGA,F,15[training@localhost ~]$ hdfs dfs -put names.t

根据题目可以了解到这道题主要考我们的是对map函数和parseInt函数的熟悉程序,所以我们先来了解这两个函数 map 根据MDN上对于map的解释:map() 方法创建一个新数组,其结果是该数组中的每个元素都调用一个提供的函数后返回的结果. 上面的话读起来可能比较晦涩,我个人理解其实就是遍历数组,对数组的每一项进行遍历并做数据处理.这道题的关注重点就是在于map对于数组处理的方法,所以我们着重看下在MDN对于map参数的解释: callback 生成新数组的元素的函数,使用三个参数: curr

package com.ideal.test import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} object WC { Logger.getRootLogger.setLevel(Level.ERROR) //Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) def main(args: Array[String])

package dayo1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val cof = new SparkConf ().setAppName ( this.getClass.getSimpleName ).setMas

参考:java的treemap反序输出 int->string string->int java对象数组的概述 List import java.io.*; import java.util.*; public class StuScore { String stno; String name_gender; int grade; public StuScore( String stno, String name_gender, int grade){ this.stno = stno; th

如图: 代码: import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class Test1 { public static void main(String[] args) { //云南省的 - 市 ArrayList<String> ynCity = new ArrayList<>(); ynCity.add(&q

使用spark-submit提交local任务时,会输出很多Info信息: ------------------------------------------- Time: ms ------------------------------------------- // :: INFO scheduler.JobScheduler: Finished job streaming job ms. ms // :: INFO scheduler.JobScheduler: Total delay

import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.WARN) spark.sparkCon

Shuffle输出追踪者--MapOutputTracker 这个组件作为shuffle的一个辅助组件,在整个shuffle模块中具有很重要的作用.我们在前面一系列的分析中,或多或少都会提到这个组件,比如在DAGScheduler提交一个stage时会将这个stage封装成一个任务集(TaskSet),但是可能有的分区已经计算过了,有了结果(stage由于失败可能会多次提交,其中有部分task可能已经计算完成),这些分区就不需要再次计算,而只需要计算那些失败的分区,那么很显然需要有一个组件来维护

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

最近工作中遇到了这样的一个场景,需要处理一个无限极分类的问题,对于数据结构的定义首先想到了,map,map[int]map[int]struct.通过两层map的定义归类parent_id和id的关系,然后有个递归进行数据的绑定处理.想想就开心,map确实好用,虽然不是并发安全,但是在查询速度和检查值存在方面确实有优势,然后就开心的写了起来,但是想起来map的输出是无序的.然后就想办法去处理数据的输出.刚开始,思路错了,老想着在数据的绑定层,就处理好,数据的顺序,于是就想着用切片map,map切

在linux系统上安装solrCloud 1.依赖: JRE solr7.3 需要 java1.8 独立的zookeeper服务 ,zookeeper安装请参考: http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperStarted.html 2.上传solr安装包 3.从安装包中解出安装脚本 tar xzf solr-7.3.0.tgz solr-7.3.0/bin/install_solr_service.sh --strip-components

python输出activation map与层参数:https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51033660 caffe::Net文档: https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html#a6f6cf9d40637f7576828d856bb1b1826 caffe::Blob文档: http://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/

MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOException; 这个OutputCollector是一个接口,典型实现是OldOutputCollector,这个类的构造方法如下: OldOutputCollector(

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优