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参考资料: http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/298095260/ http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/BengioDVJ03.pdf https://code.google.com/p/word2vec/ https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extrac…
这一个月我都干了些什么-- 工作上,还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug.学习上,最近看了一些非专业书籍,时常在公众号(JackieZheng)上写点小感悟,我刚稍稍瞄了下,最近五篇居然都跟技术无关,看来我与本行业已经是渐行渐远了. 所以,趁着这篇博客,重拾自己,认清自己,要时刻谨记我是一名码农.不过,摸着良心说,最近的技术方面也是有所感悟和积累的,比如如何写好设计文档,如何使用延时队列,如何使用防刷技术等等.当然了,今天我们还是沿着"学习Spark"这条路继续走下去. 上篇主要…
方案一:根据官方实例,下载预编译好的版本,执行以下步骤: nc -lk 9999 作为实时数据源 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.sql.streaming.StructuredNetworkWordCount localhost 9999 在第一步的terminal 窗口输入一些句子 第二步的output 就是实时执行结果 此方案的问题有 探索其中的api 比较困难,比如我想试试另外一种写法,需要改源码,然后编译,时间就变长了 如果是一个…
Learning ROS for Robotics Programming - Second Edition <ROS机器人编程学习-第二版> ----Your one-stop guide to the Robot Operating System ——你的一站式的机器人操作系统引导 原著:Enrique Fernández,Luis Sánchez Crespo,Anil Mahtani,Aaron Martinez 作者简介:Enrique Fernández:西班牙计算机工程博士,研究…
大数据情结 还记得上次跳槽期间,与很多猎头都有聊过,其中有一个猎头告诉我,整个IT跳槽都比较频繁,但是相对来说,做大数据的比较"懒"一些,不太愿意动.后来在一篇文中中也证实了这一观点,分析说大数据领域从业者普遍认为这是一个有前景,有潜力的方向,大多数希望有所积累,所以跳槽意愿不是很强烈. 14年的时候开始接触Hadoop,在Windows下搭了好几次环境,单机版.伪分布式和分布式都搭建过.那时候需要在Windows下装个虚拟机,在虚拟机中再装个Ubuntu,之后在Ubuntu上开始装j…
变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } val fun = (test _: Int =>(Int=>Int))=>函数体 逻辑执行语句 val a = if(条件){ 执行逻辑 返回值 }else{ 执行逻辑 } while(条件){ 执行逻辑 } val arr = Array(1,2,3,4,5) for(i <- 0…
初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景…
上一节简单介绍了Spark的基本原理以及如何调用spark进行打包一个独立应用,那么这节我们来学习下在spark中如何编程,同样先抛出以下几个问题. Spark支持的数据集,如何理解? Spark编程中常用到的操作? 一.RDD基础 1.RDD简介 在上一节的组件图Spark Core中我们简单提到了对弹性分布式数据集:RDD(Resilient Distributed DataSet),它表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合,是Spark主要得编程抽象.一般我们广为熟知的数值类型是整…
由于最近在工作中刚接触到scala和Spark,并且作为python中毒者,爬行过程很是艰难,所以这一系列分为几个部分记录下学习<Spark快速大数据分析>的知识点以及自己在工程中遇到的小问题,以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程. 先抛出几个问题: 什么是Spark? Spark内部是怎么实现集群调度的? 如何调用Spark? 如何打包一个Spark独立应用? 一.Spark是什么 Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台.它一个主要特点是能够在内存中进行计算,并且提供了基于P…
目录 1.简介 2.从统计语言模型开始 2.1序列概率模型 2.2 N元统计模型 3.深度序列模型 3.1神经概率模型 3.2 one-hot向量表示法 3.3 word2vec 3.4word2vec的实际运用 4.总结 参考资料 1.简介 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,通过神经网络训练…
大家好,我是大D. 今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理,对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述,力求精简.通俗易懂.希望能为新手的入门学习扫清障碍,从基础概念入手.再到原理深入,由浅入深地轻松掌握 Spark. 1.初识 Spark Spark不仅能够在内存中进行高效运算,还是一个大一统的软件栈,可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景. 背景 Spark作为一个用来快速实现大规模数据计算的通用分布式大数据计算引擎,是大数据开发工程师必备的一项技术栈.Spar…
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by loushsh on 2017/10/9. */object WordCount { def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf=new SparkConf() val sc=new SparkContext(conf) val line= sc.textFile(args(0)) val count=line.fl…
首先是一张Spark的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点.2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信.dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用程序 一.Application ap…
看图回答以下问题: 1. spark streaming 架构以及功能特性 2. spark streaming mode?以及每个mode主要特性?包括延迟和语义保证.…
上节,我们学习了boda常用的属性以及HTML的一些标记,但是图显示的效果却不是那么的好看. 原因就是没有排版好,我们这次使用居中来使这个页面更好看一点,顺便多加入几个别的标记. HTML排版标记 (1)<p></p> : 表示一个段落.一段文字放在p标记里就可以了. 常用属性:align  水平对齐方式,取值:left(左对齐).center(居中对齐).right(右对齐),一个段落默认就是左对齐. (2)换行标记<br> (3)水平线标记(单边标记):<hr…
iplocation需求 在互联网中,我们经常会见到城市热点图这样的报表数据,例如在百度统计中,会统计今年的热门旅游城市.热门报考学校等,会将这样的信息显示在热点图中. 因此,我们需要通过日志信息(运行商或者网站自己生成)和城市ip段信息来判断用户的ip段,统计热点经纬度. 练习数据 链接:https://pan.baidu.com/s/14IA1pzUWEnDK_VCH_LYRLw 提取码:pnwv package org.apache.spark import org.apache.spar…
计算圆周率 [root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi [root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi [root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi 运行spark-shell的两种方式: 1直接运行spark-shell 单机通过多线程跑任务,只运行一个进程叫submit 2运行spark-shell --master spark://mini1:7077 将任务运行在集群中,运行submit…
一主多从 1 上传压缩包 2 解压 -bin-hadoop2..tgz 删除安装包 -bin-hadoop2..tgz 重命名 mv spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/ spark  3 修改配置文件 cp spark-env.sh.template spark-env.sh cp slaves.template  slaves  vi slaves vi spark-env.sh 4 分发给另外几台机器 5 启动 指定某一台 启动所有 查看进程 http://mini1:80…
–1.学生表 Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) –学生编号,学生姓名, 出生年月,学生性别 –2.课程表 Course(c_id,c_name,t_id) – –课程编号, 课程名称, 教师编号 –3.教师表 Teacher(t_id,t_name) –教师编号,教师姓名 –4.成绩表 Score(s_id,c_id,s_score) –学生编号,课程编号,分数 测试数据 --建表 --学生表 CREATE TABLE `Student`( `s_id` VA…
前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序,现在来说下如何调参优化.当我们开发完一个项目,测试完成后,就要提交到服务器上运行,但运行不稳定,老是抛出如下异常,这就很纳闷了呀,明明测试上没问题,咋一到线上就出bug了呢!别急,我们来看下这bug到底怎么回事~ 一.错误分析 1.参数设置及异常信息 18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.200.2.95:40888 ja…
在做spark项目时,我们常常面临如何在本地将其打包,上传至装有spark服务器上运行的问题.下面是我在项目中尝试的两种方案,也踩了不少坑,两者相比,方案一比较简单,本博客提供的jar包适用于spark版本2.0以下的,如果jar包和版本不对应会出现找不到类或方法等错误提示信息,它主要借助于eclipse和现成的jar包进行打包应用,只能从官网上下载对应的jar包,局限很大.方案二是借助于IntelliJ + maven方式,它只要配置好pom.xml文件,在文件中写明自己的运行环境即可,通用(…
spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的…
先看整体代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>05jQuery中的基本的选择器学习C</title> <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.9.1.js" charset="UTF-8"></…
1.Mysql简介 Mysql是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性.所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助与集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据.RDBMS即关系数据库管理系统的特点: 数据以表格式的形式出现 每行为各种记录名称 每行为记录名称所对应的数据域 许多行和列组成一张表单 若干的表单组成database 2.Mysql安装(Windows版) 链接:https://pan.…
一.概述 1.Hadoop的开发问题 只能用java语言开发,存在语言门槛 需要对Hadoop底层原理,api比较了解才能做开发 开发调试比较麻烦 2.什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具.可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能 底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 Hive提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取.转化.加载(ETL Extract-Transform-Load ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoo…
记得前段时间又一次拿起<Effective C++>的时候,有种豁然开朗的感觉,所以翻出了我第一遍读时做的笔记.只做参考以及查阅之用.如有需要请参阅<Effective C++>书本. by shenzi/2010.5.17 一.让自己习惯C++    条款01:视C++为一个语言联邦    为了更好的理解C++,我们将C++分解为四个主要次语言: C.说到底C++仍是以C为基础.区块,语句,预处理器,内置数据类型,数组,指针统统来自C. Object-Oreinted C++.这…
一.背景 处理json格式的字符串,key值一定为String类型,但value不确定是什么类型,也可能嵌套json字符串,以下是使用 JSON.parseFull 来解析多层json. 二.实例代码 import collection.mutable.Map import scala.util.parsing.json._ def regJson(json:Option[Any]) = json match { //转换类型 case Some(map:collection.immutable…
新手做的笔记,很可能会有理解错误的地方.欢迎拍砖. 在polls/views.py中增加下面内容,完善功能. def detail(request, question_id): return HttpResponse("You're looking at question %s." % question_id) def results(request, question_id): response = "You're looking at the results of que…
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>表格与表单01</title> <style> table{ width: 300px; height: 40px; margin: 100px auto; border-collapse: collapse; } .th2{ float: left; padding-top: 5px…
----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…