(1)执行hadoopFile()操作,其中有生成HadoopRDD的new 方法.然后执行map方法.pair => pair._2.toString,只对Value值进行操作.在textFile操作中首先从文件系统中读取分布式数据,并且以数据分片的方式存在于集群之中,生成HadoopRDD,的类型分别为,对于每一个计算节点,计算对应的分片数据:在textFile操作中,执行了map操作,其中只对VALUE值进行了操作,生成MapPartitionsRDD,只包含每个节点处理的数据信息,基于H

11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 注意:本篇BLOG中代码部分需要特别关注的地方我都用黄色背景和红色字体来表示,比如下边的例子中,thread 1的最大归档日志号为33,thread 2的最大归档

架构挑战 1.对现有数据库管理技术的挑战. 2.经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety).SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题. 3.实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高.因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题.但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术.BI技术的关键差别之一. 4.网络架构.数据中心.运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,我们能

WordCount.Scala代码如下: package com.husor.Spark /** * Created by huxiu on 2014/11/26. */ import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.SparkContext._ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { println("Test is st

在tensorflow/nmt项目中,训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API,应该是tensorflow 1.2之后引入的API,方便数据的操作.如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式,建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API. 本教程将从训练数据和推断数据两个方面,详解解析数据的具体处理过程,你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数,以及中间的张量的维度是怎么样的,batch_size和其他超参数又是如何作用的. 训练数据的处理

环境:Windows 最近用Caffe跑了一下AlxNet网络,现在总结一下数据处理部分:(处理过的数据打包链接:http://pan.baidu.com/s/1sl8M5ad   密码:ph1y) (1)获得数据集,途径有: 1.Benchmark(数据库)  AFLW   FDDB 2.最新论文(2016) 3.Thinkface论坛 数据量:庞大的数据量支撑,最少1w张(正,负样本各一万张),格式如下: xxxx.jpg x1,y1,x2,y2(标注label),即人脸所在矩形框的坐标 x

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调

这两天仿hadoop 写java RPC框架,使用PB作为序列号工具,在写读数据的时候遇到一个小坑.之前写过NIO代码,恰好是错误的代码产生正确的逻辑,误以为自己写对了.现在简单整理一下. 使用NIO,select()到读事件时,要处理4种情况: 1. channel还有数据,继续读. 2. channel中暂时没数据,但channel还没断开,这是读取到的数据个数为0,结束读,继续到select()处阻塞等待数据. 3. 另一端channel.close()关闭连接,这时候读channel返回

对于面向连接的socket类型(SOCK_STREAM,SOCK_SEQPACKET)在读写数据之前必须建立连接,首先服务器端socket必须在一个客户端知道的地址进行监听,也就是创建socket之后必须调用bind绑定到一个指定的地址,然后调用int listen(int sockfd, int backlog);进行监听.此时服务器socket允许客户端进行连接,backlog提示没被accept的客户连接请求队列的大小,系统决定实际的值,最大值定义为SOMAXCONN在头文件<sys/so

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new

最早接触大数据,常萦绕耳边的一个词「MapReduce」.它到底是什么,能做什么,原理又是什么?且听下文讲解. 是什么 MapReduce 即是一个编程模型,又是一个计算框架,它充分采用了分治的思想,将数据处理过程拆分成两步:Map 和 Reduce.用户只需要编写 map() 和 reduce() 函数,就能使问题的计算实现分布式,并在Hadoop上执行. 数据处理 MapReduce 操作数据的最小单位是一个键值对.map 端的主要输入是一对<key,value>值,经过 map 计算后输

学习大数据接触到的第一个编程思想 MapReduce.   前言 之前在学习大数据的时候,很多东西很零散的做了一些笔记,但是都没有好好去整理它们,这篇文章也是对之前的笔记的整理,或者叫输出吧.一来是加深自己的理解,二来是希望这些东西能帮助想要学习大数据或者说正在学习大数据的朋友.如果你看到里面的东西,让你知道了它,这也是一种进步嘛.说不定就开启了你的另一扇大门呢?   先来看一个问题 在讲 MapReduce 之前,我们先来看一个问题.我们都知道,在大数据场景中,最先让人了解到的就是数据量大.当

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

认识Mapreduce Mapreduce编程思想 Mapreduce执行流程 java版本WordCount实例 1. 简介: Mapreduce源于Google一遍论文,是谷歌Mapreduce的克隆版,他充分借鉴了分而治之的思想,讲一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)和Reduce(归并)两步,只需要编写map函数和reduce函数即可. 2. Mapreduce优势: 分布式带来了三个复杂:1.程序的分布和启动 2.任务的监控和失败处理 3.中间数据的缓存和调度 然后Mapredu

之前简单介绍了geotrellis的工作过程以及一个简单的demo,最近在此demo的基础上实现了SRTM DEM数据的实时分析以及高程实时处理,下面我就以我实现的上述功能为例,简单介绍一下geotrellis的数据处理过程. 一.原始数据处理 geotrellis支持geotiff的栅格数据(矢量数据还未研究),可以将geotiff直接缓存至hadoop框架下的Accumulo NOSQL数据库,并建立金字塔等,具体处理过程在geotrellis.spark.etl.Etl类中.具体代码如下:

写在前面,本文将详细介绍学霸数据处理项目中的数据处理网页与后台函数,以及c#代码中每一个方法的意义及其一些在运行方面需要注意的细节,供开发人员使用,开发人员在阅读相关方法说明时请参照相关代码,对于本文中的错误和疏漏对您造成的不便深表歉意. 一.VisitRemoteServer.cs 此文件隶属于工程VisitRemoteServer,用途是访问远程服务器,将文件从远程服务器上下载到本地和 将本地文件上传到远程服务器,此文件主要用于生成dll并供php调用,其主要作用是将本地修改的control

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

这段时间一直在学习陆其明老师的<DirectShow开发指南>一书,书中对DirectShow的很多细节讲解清晰,但是却容易让人缺少对全局的把握.在学习过程中,整理了关于DirectShow程序运行过程的内容,希望会对上手学习DirectShow的人有所帮助. DirectShow是微软公司提供的一套在Windows平台上进行流媒体处理的开发包,与DirectX开发包一起发布.对于DirectShow的使用除妖是为了对多媒体流的捕捉和回放提供支持,以及对获取的数据进行后期的处理和存储. 在介绍