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Spark的Rpct模块的学习 Spark的Rpc模块是1.x重构出来可,以前的代码中大量使用了akka的类,为了把akka从项目的依赖中移除,所有添加了该模块.先看下该模块的几个主要的类   使用EA把该模块所有的类都添加进来了   要看懂该模块还是要先了解akka,  akka有Actor和ActorRef两个类,一个用于接收消息,一个用于发送消息.正好对应该模块的RpcEndpoint和RpcEndpointRef两个类. 下面大致介绍下这几个类,附带一些scala的特性 1:RpcAdd…

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream…

下了这本<大数据Spark企业级实战版>, 另外还有一本<Spark大数据处理:技术.应用与性能优化(全)> 先看前一篇. 根据书里的前言里面,对于阅读顺序的建议.先看最后的Scala实践三部曲吧. scala学习,我觉得这一段写的很好: object Hello{ def main(args: Array[String]): Unit = { val ret = sum(x=> x*x)(1)(2) println(ret) } def sum(f: Int => I…

1.Spark Streaming是什么? a.Spark Streaming是什么? Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存…

没有套路真的是送!! 大家都知道,大数据行业spark很重要,那话我就不多说了,贴心的大叔给你找了份spark的资料.   多啰嗦两句,一个好的程序猿的基本素养是学习能力和自驱力.视频给了你们,能不能坚持下来学习,就只能靠自己了,另外大叔每周会不定期更新<每日五分钟搞定大数据>原创系列,感谢关注. 注意:资料仅供个人学习使用,不可外传,不可用作任何商业用途,谢谢 Spark视频内容: Spark部署 Spark编程模型(1) Spark运行架构(1) Spark SQL原理和实践(4) Spa…

由于Scala才刚刚开始学习,还是对python更为熟悉,因此在这记录一下自己的学习过程,主要内容来自于spark的官方帮助文档,这一节的地址为: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 文章主要是翻译了文档的内容,但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案,和一些补充的小知识,一起学习. 环境:Ubuntu 16.04 LTS,Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2, 利用…

由于本人文字表达能力不足,还是多多以代码形式表述,首先展示测试代码,然后解释: package com.txq.spark.test import org.apache.spark.graphx.util.GraphGeneratorsimport org.apache.spark.graphx._import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext, SparkException, gra…

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新) 承接上一篇文档<Standalone集群搭建和Spark应用监控> 需要了解的概念 一.Spark应用的结构(Driver + Executors) (一).Driver:相当于MapReduce中ApplicationMaster,运行SparkContext上下文.SparkContext进行初始化的地方(JVM).进行RDD的初始化.Task运行的资源申请.调度的地方,一般认为就是…

Accumulators and Broadcast Variables 这些不能从checkpoint重新恢复 如果想启动检查点的时候使用这两个变量,就需要创建这写变量的懒惰的singleton实例. 下面是一个例子: def getWordBlacklist(sparkContext): if ('wordBlacklist' not in globals()): globals()['wordBlacklist'] = sparkContext.broadcast(["a", &…

官方文档地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是spark api的扩展 能实现可扩展,高吞吐,可容错,的流式处理 从外接数据源接受数据流,处理数据流使用的是复杂的高度抽象的算法函数map reduce join window等 输出的数据可以存储到文件系统和数据库甚至是直接展示在命令行 也可以应用ml 和graph processing在这些数据流上 spar…

任务的监控和使用 有几种方式监控spark应用:Web UI,指标和外部方法 Web接口 每个SparkContext都会启动一个web UI,默认是4040端口,用来展示一些信息: 一系列调度的stage和task RDD大小和内存的使用概况 环境变量信息 excutors的相关信息 可以通过http://<driver-node>:4040访问,如果有多个sparkcontext运行在同一个节点,那么端口会依次为4040.4041.4042. 注意这些信息只有在应用执行期间才能看到.如果想…

二分类:SVMs,logistic regression,decision trees,random forests,gradient-boosted trees,naive Bayes 多分类:             logistic regression,decision trees,random forests,                                        naive Bayes 归回:      linear least regression,   …

Spark简介 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效. Spark未授权 信息探测 nmap扫描出先如下端口开放,则很有可能 6066/tcp open http Jett…

1. map(func) 将func函数作用到数据集的每个元素,生成一个新的分布式的数据集并返回 >>> a = sc.parallelize(('a', 'b', 'c')) >>> a.map(').collect() ['a1', 'b1', 'c1'] 2. filter(func) 选出所有func返回值为true的元素,作为一个新的数据集返回 >>> a = sc.parallelize(range(10)) >>> a.…

一.cache和persisit的对比 -rw-r--r--@ 1 hadoop staff 68M 5 17 07:04 access.log    cache/persitence是 lazy的,延迟加载 unpersitence是立即执行的 @DeveloperApi class StorageLevel private( private var _useDisk: Boolean, private var _useMemory: Boolean, private var _useO…

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一…

要学习分布式以及数据分析.机器学习之类的,觉得可以通过一些实际的编码项目入手.最近Spark很火,也有不少招聘需要Spark,而且与传统的Hadoop相比,Spark貌似有一些优势.所以就以Spark来学习下. 安装部署等可以参考之前的文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6014158.html 貌似主从Spark都部署在了 m42n05 机器上.看后续是否需要增加其他slave. 首先看了知乎这篇文章,了解了一些基础(link) 在2010年开源,目前…

四两拨千斤:借助Spark GraphX将QQ千亿关系链计算提速20倍 时间 2016-07-22 16:57:00 炼数成金 相似文章 (5) 原文  http://www.dataguru.cn/article-9648-1.html 主题 Graphx Spark 腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础.借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2…

本文以Spark1.1.0版本为基础. 经过前一段时间的学习,基本上能够对Spark的工作流程有一个了解,但是具体的细节还是需要阅读源码,而且后续的科研过程中也肯定要修改源码的,所以最近开始Spark的源码的学习.首先以重要文件为基础分别分析,然后再整体的分析. (一)DAGScheduler.scala文件的主要功能 DAGScheduler是划分Job为stage的调度,它是在作业所需要的数据已经被分为RDD之后执行的.DAGScheduler将Job划分为DAG图,以stage为图的结点,…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

大数据学习纲要,主要针对spark的相关知识的学习,后续会涉及其他大数据相关框架及语言. 1 spark入门: 2.spark 实战部分 3.spark源码解析…

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间…

Graphx    概述        Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.        众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.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的图处理系统.      …

概述 Spark GraphX 本身并不提供可视化的支持, 我们通过第三方库 GraphStream 和 Breeze 来实现这一目标 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10644.html Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理.但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时.接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用.需要用到的第三方库有: GraphStream: 用于画出网络图 BreezeVi…

GraphX Programming Guide 概述 入门 属性 Graph 示例属性 Graph Graph 运算符 运算符的汇总表 Property 运算符 Structural 运算符 Join 运算符 邻域聚合 聚合消息 (aggregateMessages) Map Reduce Triplets Transition Guide (Legacy) 计算级别信息 收集相邻点 Caching and Uncaching Pregel API Graph 建造者 Vertex and E…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) .源代码 .源代码解析 .实例 第二章Deep Belie…

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等. 以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server.server底层使用mpi或zeromq发送消息. LDA模型(word…

1.1 什么是Spark GraphX Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.那么什么是图,都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark API,它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算.GraphX通过引入弹性分布式属性图(Resilien…

1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.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的图处理系统. 图的分布式或者…