十五.查找.统计和列出大图中的所有三角形 第一步骤的mr: 第二部mr: 找出三角形 第三部:去重 spark: 十六: k-mer计数 spark:…

一.二次排序问题. MR/hadoop两种方案: 1.让reducer读取和缓存给个定键的所有值(例如,缓存到一个数组数据结构中,)然后对这些值完成一个reducer中排序.这种方法不具有可伸缩性,因为reducer要接受一个给定键的所有值,这种方法可能导致reducer的内存耗尽(OOM).另一方面,如果值数量很少,就不会导致内存溢出,那么这种方法可行. 2.使用MR框架对reducer的值排序(这样一来,就不再需要对传入reducer的值完成排序.)这种方法“会为自然键增加部分或整个值来创建…

五.移动平均 多个连续周期的时间序列数据平均值(按相同时间间隔得到的观察值,如每小时一次或每天一次)称为移动平均.之所以称之为移动,是因为随着新的时间序列数据的到来,要不断重新计算这个平均值,由于会删除最早的值同时增加最新的值,这个平均值会相应地“移动”. 例子: java代码: MR方案: 方案1:对于各个规约器键,在RAM种对时间序列数据排序,这个方法存在一个问题:如果没有足够的RAm来完成规约器的排序操作,这种方法就不可行. 方案2:让MRF完成时间序列数据的排序(MR框架的主要特性之一就…

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M…

三. 左外连接 考虑一家公司,比如亚马逊,它拥有超过2亿的用户,每天要完成数亿次交易.假设我们有两类数据,用户和交易: users(user_id,location_id) transactions(transction_id,product_id,user_id,quantity,amout) 所谓左外连接:令T1(左表)和T2(右表)是以下两个关系(其中t1是T1的属性,t2是T2的属性): T1=(K,t1) T2=(K,t2) 关系T1,T2在连接键K上左外连接的结果将包含左表(T1)的…

十七.小文件问题 十八.MR的大容量缓存 在MR中使用和读取大容量缓存,(也就是说,可能包括数十亿键值对,而无法放在一个商用服务器的内存中).本次提出的算法通用,可以在任何MR范式中使用.(eg:MR,Spark)…

十一.k-均值聚类 这个需要MR迭代多次. 开始时,会选择K个点作为簇中心,这些点成为簇质心.可以选择很多方法啦初始化质心,其中一种方法是从n个点的样本中随机选择K个点.一旦选择了K个初始的簇质心,下面可以计算输入集合中各个点到这个k个中心点的距离,然后将各个点分配到与他距离最近的簇中心.所有对象都分配之后,在重新计算k个质心的位置.反复迭代,知道簇质心不变(或者变化非常小.) 算法代码: MR的实现步骤: Spark由ML库,可以直接调用方法: 十二. KNN spark的大致步骤: 1.导入…

十三.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一个线性分类器.处理数值数据时,最好使用聚类技术(eg:K均值)和k-近邻方法,不过对于名字.符号.电子邮件和文本的分类,则最好使用概率方法,朴素贝叶斯就可以.在某些情况下,NBC也可以用来对数值数据分类. 对于数值数据的分类,比如(连续属性,身高,体重,脚长),建议采用采用高斯分布,令x是一个连续属性.首先,按类对数据分段,然后计算各个类中的x的均值(u)和方差(). 本次主要以文本数据进行. 首先先进行Map函数,将数据进行处理. 得到的数据如下: 之后再进行r…

七,共同好友. 在所有用户对中找出“共同好友”. eg: a    b,c,d,g b    a,c,d,e map()->  <a,b>,<b,c,d,g> ;<a,c>,<b,c,d,g>;..... <a,b>,<a,c,d,e> reduce()->    <a,b>,<c,d>   也就是a,b的共同好友是c,d. 上述就是思想. 八,使用MR实现推荐引擎 1.购买过该商品的顾客还购买了哪…

花了一些时间, 但感觉很值得. Big Data, MapReduce, Hadoop, and Spark with Python Master Big Data Analytics and Data Wrangling with MapReduce Fundamentals using Hadoop, Spark, and Python 作者: The LazyProgrammer (https://lazyprogrammer.me)…

当你在使用文本文件时,很可能需要查找和替换文件中的字符串.sed 命令主要用于替换一个文件中的文本.在 Linux 中这可以通过使用 sed 命令和 awk 命令来完成. 在本教程中,我们将告诉你使用 sed 命令如何做到这一点,然后讨论讨论 awk 命令相关的. sed 命令是什么 sed 命令表示 Stream Editor(流编辑器),用来在 Linux 上执行基本的文本操作.它可以执行各种功能,如搜索.查找.修改.插入或删除文件. 此外,它也可以执行复杂的正则表达式匹配. 它可用于以下目…

13.如何拆分含有多种分隔符的字符串 import re s = "23:41:2314\1234#sdf\23;" print(re.split(r'[#:\;]+',s))  14.如何判断字符串a是否以字符串b开头或结尾 import os,stat #找到当前目录下的文件名称,返回list ret = os.listdir('.') print(ret) for x in ret: #endswith传参类型是tuple if x.endswith(('.py','.html'…

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目…

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730313.html 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软…

老李分享:大数据框架Hadoop和Spark的异同   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Ap…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与…

摘要:由于目标和现实的错位,对很多用户来讲,Hadoop成了一个在技术.应用和成本上都很沉重的产品. 本文分享自华为云社区<Hadoop Spark太重,esProc SPL很轻>,作者:石臻臻的杂货铺. 随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展.很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计算任务.Hadoop/Spark就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎.经过多年的应用和发展,Hadoop已…

topN算法,spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.topn; 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.api.java.function.FlatMapFu…

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto…

Hadoop:一个开源的.可运行于大规模集群上的分布式计算平台.实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能,方便用户轻松编写分布式并行程序. Hadoop生态系统: HDFS:Hadoop 分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一. HBase:提供高可靠性.高性能.可伸缩.实时读写.分布式的列数据库,一般采用HDFS作为其底层数据存储,用于存储非结构化数据. MapReduce:一种并行编程模型,将复杂的.运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到Map和Reduc…

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与…

转载来自:http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3941878.html 在VMWare 中准备第二.第三台运行Ubuntu系统的机器:   在VMWare中构建第二.三台运行Ubuntu的机器和构建第一台机器完全一样,再次不在赘述.. 与安装第一台Ubuntu机器不同的几点是: 第一点:我们把第二.三台Ubuntu机器命名为了Slave1.Slave2,如下图所示: 创建完的VMware中就有三台虚拟机了: 第二点:为了简化Hadoop的配置,保持最小化的H…

令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义.让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义. 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是 ,它不再是原来的Hadoop. 这边厢,Cloudera有时换掉HDFS改用Kudu,同时宣布Spark是其圈子的核心(因而一概取代发现的MapReduce);那边厢,Hortonworks加入了Spark阵营.在Cloudera和Hortonworks之间,“Hadoop”集群中唯一可以确信的项目就是 YARN.但是Databr…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…