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目前在大数据离线计算、批处理场景下，计算引擎基本上被 spark 一统天下。大数据技术日趋成熟的今天，从业者仍然会不时地对这些开源框架的原理进行剖析与温习，温故知新，推陈出新，革故鼎新。本章节介绍了 spark 的常见的几种运行模式，并以 standalone 为例剖析了启动流程源码。读者一方面可以了解到 spark 作业的运行过程，另一方面可以加深对 spark 框架的了解程度。
import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.mllib.
参考：https://github.com/seahboonsiew/pyspark-csvcsv数据介绍# blah.csvName, Model, Size, Width, DtJag, 63, 4, 4, '2014-12-23'Pog, 7.0, 5, 5, '2014-12-23'Peek, 68 xp, 5, 5.5, ''Usage
目的：利用Intellij IDEA完成简单的Spark Maven工程导入及本地调试运行。不导入Spark工程源代码。原料：Java 8Intellij IDEA步骤：打开Intellij IDEA，创建新工程创建Maven工程填入自己的groupid和artifactid(不确定就随便填就好，用来标示是自己的程序不和别人冲突)下一步，完成工程创建打开左边的...
点击查看全文资讯：Google发布了一个新的Tensorflow物体识别API做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。ElasticSearch 6.0即将发布，新特性展望介绍了即将发布的ElasticSearch 6.0的新特性。其中有很多特性值得期待
GitChat 作者：潘国庆前言随着互联网技术的迅速发展，用户对于数据处理的时效性、准确性与稳定性要求越来越高，如何构建一个稳定易用并提供齐备的监控与预警功能的实时计算平台也成了很多公司一个很大的挑战。自2015年携程实时计算平台搭建以来
环境Spark On Yarn环境准备：Spark：0.9.1 release。注意要选择relase版本（不是incubating版），踩到的坑会比较少。下载页面 http://spark.apache.org/downloads.html Hadoop：2.0.0-cdh4.2.1。MRv2（Yarn）环境：cygwin（Git console also works）...
Spark MLlib源代码解读之KMeans(下)之前看过Kmeans的源代码，但是对于Spark KMeans生成初始中心点的方法没有理解到位，最近又看了一下，再次补充一下。Spark生成初始中心点有一个方法叫做initKMeansParallel。整个代码包含有 Kmeans类和localKmeans类，localkmeans类主要用于实现KMeans++方法来实现得到中心点。init
物联网和大数据可应用在哪些领域？物联网和大数据是近年来最受媒体和企业关注的两大宏观技术趋势。两者也并驾齐驱，物联网旨在特定组织或环境中创建一个互联网络，使用该网络来收集数据并集中执行特定功能。物联网部署会生成大量以前未开发的数据，自动执行以前靠手动操作的任务。为了理解这些数据使自动化有意义需要对这些数据进行分析。将物联网和大数据分析相结合，众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源，简化其运营降低成
本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysqlmapreduce 实现。 通过数据采集和分析，为企业和个人提供全面的市场洞察和技术趋势分析，帮助他们做出更好的决策，并推动技术的发展和创新。熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、Hbase、Hive、Sqoop
StreamSets(3.22.2) 安装部署: StreamSets Control Hub是所有数据流管道的中心控制点。Control Hub允许团队大规模构建和执行大量复杂的数据流。: StreamSets Data Collector是一种轻量级、功能强大的设计和执行引擎，可以实时传输数据。使用Data Collector路由和处理数据流中的数据: StreamSets Transform
今天从github上项目，运行一致报错，后来自己写了一个测试程序，竟然也是同样的错，最后发现竟然是scala版本不对def main(args: Array[String]): Unit = {val conf=new SparkConf().setAppName("AppConf").setMaster("local[4]")val sc=new SparkCont...
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，现已形成一个高速发展应用广泛的生态系统，主要应用场景如下： 1. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小; 2. 由于RDD的特性，Spark不适
本系列主要总结Spark的使用方法，及注意事项。目录1，spark简介2，RDD的转换（transformation）和行动操作（action）2.1,创建RDD2.1 transformation2.2 action1，spark简介Apache Spark是一个开源、强大的的分布式查询和处理引擎，最初由Matei Zaharia在UC Berkeley读博期间开发的[1]。最早的Spark版本
最近刚刚在学习spark，涉及到配置sbt，焦头烂额，遇到了各种问题，这里详细讲讲这些问题（不讲具体怎么配置，个人经验）。环境：win 10 x64idea 社区版hadoop 2.7.2spark 2.4.5spark2.4.5下载官网scala 2.11.8如果什么都没有装的，可以看看这篇文章：https://blog.csdn.net/a1066196847/article...
*注在搭建spark环境时需要配置好JDK直接在http://spark.apache.org/downloads.html下载spark添加spark环境变量D:\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\bin新建hadoop文件，在hadoop文件下新建bin目录去 https://github.com/steveloughran/winutils 选择你对应的h
安装IntelliJ IDEA下载地址:https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows选择Community版本安装安装好后启动,我这里选择UI主题默认Plugins.安装scala插件.配置hadoop环境变量下载winutils.exehttps://github.com/steveloughran/winutils我这里
随着 Spark 以及其社区的不断发展，Spark 本身技术也在不断成熟，Spark 在技术架构和性能上的优势越来越明显，目前大多数公司在大数据处理中都倾向使用 Spark。Spark 支持多种语言的开发，如 Scala、Java、Sql、Python 等。Spark SQL 使用标准的数据连接，与 Hive 兼容，易与其它语言 API 整合，表达清晰、简单易上手、学习成本低，是开发者开发简单数据
周报日期： 2020.02.24 - 2020.03.01|研发进展确定 PostGIS 作为功能测试基准，已完成 SQL 执行脚本及 PostGIS/Arctern 结果对比脚本。进行 GeoSpark 、 PostGIS 测试案例向 Arctern 移植，已整理完成 400 多案例搭建云端 (Azure) 性能测试环境，性能对比系统 GeoSpark、GeoM...
数据源链接：https://pan.baidu.com/s/1TtBQpQUNBebqxrrx9czxqQ提取码：fmw6源码在github：https://github.com/lidonglin-bit/Spark-Core目录一.页面单跳转化率统计需求简介思路分析二.具体实现具体业务实现完整项目代码一.页面单跳转化率统计需求简介计算页面单跳转化率，什么是页面单跳转换率，比如一个用户在一次 S
前言Spark的知识点很多，决定分多P来慢慢讲????，比较关键的RDD算子其实已经写了大半，奈何内容还是太多了就不和这篇扯皮的放一起了。老套路，我们点开官网来see see先吧把这句话翻译一下spark是在Hadoop基础上的改进，是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark 基于 mapReduce 算法实现的分布.
#好书推荐##好书奇遇季#《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》，京东当当天猫都有发售。Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘入门，本书配套示例源码、PPT课件、数据集与答疑服务。本书内容本书共分13章，从
构建一个高效的互联网技术团队管理体系，不仅可以提升团队的工作效率和创新能力，还能吸引和留住优秀的人才。本文将从团队目标、人才培养、沟通协作、技术氛围和绩效考核等方面探讨如何构建一个完善的互联网技术团队管理体系。团队的目标应当与公司的战略目标相契合，具有明确的方向和意义。在制定团队目标时，应该充分考虑市场需求、技术趋势和公司发展阶段，确保团队的努力能够为公司带来最大的价值。通过以上几个方面的努力，可
Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。Spark streaming集成kafka是企业应用中最为常见的一种场景。一、安装kafka参考文档：http://kafka.a.
推特算法开源，下载下来一睹风采，需要scala支持。安装完插件后，下载scala，sdk的zip包。IDEA中选择scala的sdk地址。IDEA 插件配置，搜索scala。
整理｜路培杰（Flink 社区志愿者）摘要：Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11
前文回顾：PySpark与GraphFrames的安装与使用https://xxmdmst.blog.csdn.net/article/details/123009617networkx快速解决连通图问题https://xxmdmst.blog.csdn.net/article/details/123012333前面我讲解了PySpark图计算库的使用以及纯python解决连通图问题的两个示例。这
目录简介Spark组件分布式弹性数据集（RDDs，Resilient Distributed Datasets）延迟执行（Lazy Evaluation）简介（1）Apache Spark是一个开源分布式计算框架，它提供并行处理通用数据的方法，用于对不同大小和结构的数据进行不同的数据处理任务。（2）Spark本身并不用于数据存储，它在 JVMs上执行，并只会持续一个Spark应用程序运行时的时间。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：delta、Apache Iceberg和Apache Hudi。其中，由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。Apache Hudi是由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的fast upsert/delete以及compaction...
开源大数据社区 & 阿里云 EMR 系列直播 第九期主题：RSS 使用和性能展示讲师：枢木，开源大数据平台高级开发工程师内容框架：RSS 介绍RSS 使用RSS 性能直播回放：扫描...
Spark性能优化最新文章访问我的博客：http://bryce-loski.github.io/在大数据处理过程中，涉及到最多的就是性能优化。这个也是大数据场景的重点与难点。本文将从常见的几个方面与实现spark的优化常规性能调优1.1 常规性能调优一：最优资源配置 Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后
本博客中的Spark版本为2.12SchedulerBackend1. SchedulerBackend原理2. SchedulerBackend启动流程源代码2.1. SchedulerBackend源代码解析2.2. Spark程序的注册机制3. Spark 程序对计算资源 Executor的管理1. SchedulerBackend原理以Spark Standalone部署方式为例， Sta
Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis 中文翻译行为纯属个人对于Spark的兴趣，仅供学习。如果我的翻译行为侵犯您的版权，请您告知，我将停止对此书的开源翻译。Translation the book of Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis is only for
第一步 安装scala环境第二步 学习scala spark最权威的scala入门教程 https://github.com/databricks/scala-style-guide第三步 学习spark RDD https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html第四步 学习spark其他 https://s
这样就ok了,通过Function实现了一些自定义过滤,当然也可以很复杂。比如我要实现,两个集合中的对应位置的元素是否相等(相等的条件我自己定义)复制一点源码,可以看到,入参为三个参数,调用apply 返回指定结果R。复制一点源码可以看到,入参为两个 调用apply 返回给定结果R。比如我要实现: list中的元素的id的提取,下面为测试代码。具体代码,在我的gitee 中 test项目中。函数编
xgboost4j版本：xgboost4j-spark-0.90操作系统：win10在用idea使用xgboost4j，在本地调试运行报错：failed to load xgboost4j library from jar/lib/xgboost4j.dll was not found inside JAR很明显报错原因是找不到文件 xgboost4j.dll。查看xgboost4j的包，在lib
定义Spark是一个高效，通用的大数据处理引擎。背景2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，最初属于伯克利大学的研究性项目。2010年，正式开源。2013年，成为了Apache基金项目，同年，基于spark的开源商业公司Databricks成立。2014年，成为Apache基金的顶级项目。spark相关组件MapReduce & Spark...
小区维修管理平台从角色上划分为了社区用户、维修员、管理员三种角色。管理员用户角色：（1）登录：管理员的账号是在数据表表中直接设置生成的，不需要进行注册；（2）资源管理：当点击“资源管理”这一菜单的时候，会出新闻列表+新闻分类两个子菜单，可以对这两个模块进行增删改查操作；（3）系统用户：当点击“系统用户”这一菜单的时候，会出现管理员+社区用户+维修员这三个子菜单，可以对这三个模块进行增删改查操作；（
第一部分内容链接：https://blog.csdn.net/github_36444580/article/details/117037685die
前言最近准备对数据质量进行监控，选定的工具是开源的Apache Griffin，由于文档稀缺，加上griffin本身使用的组件众多，期间采坑不少，我们将打好的包measure-0.6.0-SNAPSHOT.jar放到集群中，通过livy调用spark命令执行任务，过程还是相对繁琐的。本文就spark任务结果写入elasticsearch遇到异常做个小结。异常Exception in thre...
更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark中组件Mllib的学习之分类篇1解释（1） 朴素贝叶斯分类器种类在把训练集中的每个文档向量化的过程中，存在两个模型。一个是统计词在文档中出现的次数（多项式模型）;一个是统计词是否在文档中出现过（柏努利模型）目前mllib只支持多项式朴素贝叶斯和伯努利贝叶斯（spark-1.
写作缘由：最近看到spark社区有人使用 graphite-grafana监控spark， 因为工作中涉及spark监控，故测试记录。本文主要记录grafana部署测试过程。
1.背景介绍分布式计算是指在多个计算节点上并行处理数据的计算方法。在大数据时代，分布式计算已经成为处理海量数据的必要手段。Hadoop 和 Spark 是两种非常常见的分布式计算框架，它们各自具有不同的优势和应用场景。在本文中，我们将对比分析 Hadoop 和 Spark，以帮助读者更好地理解它们的特点和应用。2.核心概念与联系2.1 Hadoop 简介Hadoop 是一个开源的分...
解决方法：下载hadoop.dll文件，拷贝到c:\windows\system32目录中即可hadoop.dll可以在github上下载：https://github.com/4ttty/winutils各个版本的hadoop.dll基本上通用的。
Spark程序运行需要资源调度的框架，比较常见的有Yarn、Standalone、Mesos等，Yarn是基于Hadoop的资源管理器，Standalone是Spark自带的资源调度框架，Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，使用较多的是Yarn和Standalone，本篇浅谈Spark在这两种框架下的运行方式。1 StandaloneStandalone分为两种任务提交方式：cli
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink的编程模型。数据集类型：无穷数据集：无穷的持续集成的数据集合有界数据集：有限不会改变的数据集合常见的无穷数据集有：用户与客户端的实时交互数据应用实时产生的日志金融市场的实时交易记录…数据运算模型有哪些...
3.Spark SQL——入门Spark SQL简介Spark SQL允许Spark执行用SQL, HiveQL或者Scala表示的关系查询。这个模块的核心是一个新类型的RDD-SchemaRDD。SchemaRDDs由行对象组成，行对象拥有一个模式（scheme）来描述行中每一列的数据类型。SchemaRDD与关系型数据库中的表很相似。可以通过存在的RDD、一个Parquet文件、一个JSON数
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