本来没打算学Spark 的,不过时机很逗. 最膜拜的大神做spark分享,还是其中最好玩的notebook.这不就是另外一个 HUE吗,但感觉更好玩. 刚好新的Spark 2.x 要问世了,大神在组织战队一起迭代.就此开始跟着大神脚后跟一点点的了解,学习争取入门吧. https://github.com/endymecy/spark-programming-guide-zh-cn  (官方文档) https://www.gitbook.com/book/endymecy/spark-config…

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如…

目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受众 起源和发展 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 什么是Spark Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型 能够在内存中进行计算 一个统一的框架…

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学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

Spark学习笔记2 配置spark所需环境 1.首先先把本地的maven的压缩包解压到本地文件夹中,安装好本地的maven客户端程序,版本没有什么要求 不需要最新版的maven客户端. 解压完成之后在解压好的maven客户端的文件夹内打开conf文件夹,修改里面的settings.xml文件 然后只需要修改这一行就可以了 ,把这一行替换成你自己本地的maven仓库的路径 最好是自己有一个完整点的maven仓库,然后把这个修改过的xml文件放到maven仓库下 到这里,你本地的maven客户端环…

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r…

Spark学习笔记-GraphX-1 标签: SparkGraphGraphX图计算 2014-09-29 13:04 2339人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(8)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Spark GraphX是一个分布式图处理框架,Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口,极大的方便了大家对分布式图处理的需求.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式…

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD…

本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西,了解一下它的基本组成部分,了解一下基本的概念,为之后的学习做铺垫.过于细节的东西并不深究.在实际的操作过程中,才能够更加深刻的理解其内涵. 1.什么是Spark? Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的,一款基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. 说白了就是搞数据计算分析的框架,过于细节的东西在学习过程中再去体会,一口吃不成胖子,反而会噎死人. 2.Spark的内置模块 来看一下Spark内置哪些…

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据,写入的时候,需要写family和column build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "…

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上…

Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单.Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式. Spark支持的一些常见文件格式如下: 文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数,就可以读取一个文本文件.也可以指定minPartitions控制分区数.传递目录作为参数,会把目录中的各部分都读取到RDD中.例如: val input = sc.textFile("E:\\share\\new\\chapter5") input.foreac…

一.RDD 的创建 1)通过 RDD 的集合数据结构,创建 RDD sc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据,分为 2 个 partition,默认情况会讲数据集进行平分,注意不是两个副本 2)通过文件来读取 sc.textFile("file.txt") sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数据结构 文件读取的位置,容易产生奇异,比如一下几种形式: 1)…

上篇笔记记录了Local模式的一些内容,但是实际的应用中很少有使用Local模式的,只是为了我们方便学习和测试.真实的生产环境中,Standalone模式更加合适一点. 1.基础概述 Standalone不是单机模式,它是集群,但是是基于Spark独立调度器的集群,也就是说它是Spark特有的运行模式.有Client和Cluster两种模式,主要区别在于:Driver程序的运行节点.怎么理解呢?哪里提交任务哪里启动Driver,这个叫做Client模式:随便找台机器启动Driver,这个叫做Cl…

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

转自:http://my.oschina.net/hanzhankang/blog/200275 附:各种操作的逻辑执行图 https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/2-JobLogicalPlan.md 本文提供的是0.7.3版本中的action和transformation接口,RDD提供了两种类型的操作:transformation和action 1. transformation是得到一个新的RDD,…

总算可以开始写第一篇技术博客了,就从学习Spark开始吧.之前阅读了很多关于Spark的文章,对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解,下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结,以pyspark库为例. RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action,如下图: Transformation 操作不是马上提交 Spark 集群执行的,Spark 在遇到 Transformation 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,…

简单的讲,Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统. Apache Spark 历史: 2009年由加州伯克利大学的AMP实验室开发,并在2010年开源,13年时成长为Apache旗下大数据领域最活跃的开源项目之一.2014年5月底spark1.0.0发布,2016年6月spark2.0发布,至今最近的版本是xxx(看官网). Spark的使用场景: 实时查看浏览统计信息,流式计算,SQL查询,图计算,机器学习. Spark特点: 快速的处理能力.由于spark可以将中间输出和最后…

Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题),但是在很多情况下性能很好: 朴素贝叶斯模型简单.易训练,并且具有高效和并行的优点(实际中,模型训练只需要遍历所有数据集一次).当采用合适的特征工程,这些模型在很多应用中都能达到不错的性能.而且,朴素贝叶斯模型可以作为一个很…

键值对 RDD是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型 键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式. Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作. 1.创建Pair RDD val input = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4)) val pairs = input.map(x => (x+1, x)) for (pair <- pairs){ println(p…

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu…

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. Spark项目包含多个紧密集成的组件.Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的,运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度,分发以及监控的计算引擎.Sark核心引擎有着速度快和通用的特点,因此Spark支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件,这些组件关系密切并且可以互相调用. Spark各组件密切结合的设计原理的优点:软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层改进中获益以及能够构建出无缝整合不同处理模型的应用. Spark各个…

声明一下:这些关于ffmpeg的文章仅仅是用于记录我的学习历程和以便于以后查阅,文章中的一些文字可能是直接摘自于其它文章.书籍或者文献,学习ffmpeg相关知识是为了使用在Android上,我也才是刚開始接触学习,如有不正确之处还请指出. 视频格式能够分为适合本地播放的本地影像视频和适合在网络中播放的网络流媒体影像视频两大类.虽然后者在播放的稳定性和播放画面质量上可能没有前者优秀.但网络流媒体影像视频的广泛传播性使之正被广泛应用于视频点播.网络演示.远程教育.网络视频广告等等互联网信息服务领域.…

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公…

参考: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 其它资料:    http://mojijs.com/2015/04/190845/index.html http://taoistwar.gitbooks.io/spark-developer-guide/content/index.html http://rdc.taobao.org/?p=2024#转换 http://blog.csdn.net/jediael_lu/artic…

看了spark的原始论文和相关资料,对spark中的一些经常用到的术语做了一些梳理,记录下. 1,Application application(应用)其实就是用spark-submit提交的程序.比方说spark examples中的计算pi的SparkPi.一个application通常包含三部分:从数据源(比方说HDFS)取数据形成RDD,通过RDD的transformation和action进行计算,将结果输出到console或者外部存储(比方说collect收集输出到console).…

声明一下:这些关于ffmpeg的文章仅仅是用于记录我的学习历程和以便于以后查阅,文章中的一些文字可能是直接摘自于其它文章.书籍或者文献,学习ffmpeg相关知识是为了使用在Android上,我也才是刚開始接触学习,如有不正确之处还请指出. 音频格式是指要在计算机内播放或是处理音频文件,也就是要对声音文件进行数.模转换,这个过程相同由採样和量化构成.人耳所能听到的声音.最低的频率是从20HZ起一直到最高频率20KHZ.20KHZ以上人耳是听不到的,因此音频文件格式的最大带宽是20KHz,故而採样速…

Streaming和Kafka Direct: Spark version: 2.2.0 Scala version: 2.11 Kafka version: 0.11.0.0 Note: 最新版本感觉接口变化很大,参数都调整了,今天就先写个Streaming word count的例子吧,以后再慢慢深入学习. build.sbt: name := "SparkProjects" version := "0.1" scalaVersion := "2.11…