RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的.不可变.可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集. RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础.笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读: Resilient(弹性的) 提到大数据必提分布式,而在大规模的分布式集群中,任何一台服务器随时都有可能出现故障,如果一个task…

Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

EF+LINQ事物处理   在使用EF的情况下,怎么进行事务的处理,来减少数据操作时的失误,比如重复插入数据等等这些问题,这都是经常会遇到的一些问题 但是如果是我有多个站点,然后存在同类型的角色去操作同一条数据的同一个字段的话,那就需要对数据库进行操作,这是数据库里面的事务了 这个另外再说. 这里有这么一个很好的解决方式,EF6里面提供了这么一个方式来处理事物 Database.BeginTransaction() : 为用户提供一种简单易用的方案,在dbEntitys 中启动并完成一个事务 -…

本篇内容是特性和反射的最后一篇内容,前面三篇文章: 详解C#特性和反射(一) 详解C#特性和反射(二) 详解C#特性和反射(三) 一.晚期绑定(Late Binding)是一种在编译时不知道类型及其成员,而在运行时创建指定类型的实例并调用其成员的技术,使用命名空间System中的Activator类来实现晚期绑定,例如: Type myType = Type.GetType(myClassName); //首先获取类型信息 object myObj = Activator.CreateInsta…

详解C#泛型(二)   一.自定义泛型方法(Generic Method),将类型参数用作参数列表或返回值的类型: void MyFunc<T>() //声明具有一个类型参数的泛型方法 { Type genericType = typeof(T); //在泛型方法体内部获取类型参数的类型信息 //do… } //调用泛型方法 MyFunc<int>(); 1.声明泛型方法时,可以在参数列表中使用这个类型参数:void MyFunc<T>(T obj) { }:此时在调用…

详解Java8特性之新的日期时间 API http://blog.csdn.net/timheath/article/details/71326329 Java8中时间日期库的20个常用使用示例 http://blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44408875…

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…

1.RDD是什么 RDD(Resilient Distributed Dataset):是Spark的核心数据结构,指的是一个只读的.可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用.  RDD 是只读的  RDD 是分区记录的集合  RDD 是容错的  RDD 是高效的  RDD 不需要物化  RDD 可以缓存的 2.RDD的产生 1.传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作. 我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action).在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作.只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算. 而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的转化操作. 针对元素的转化操作…

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依…

添加针对scala文件的编译插件 ------------------------------ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoca…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

一.引言 作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…

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…

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…

一,原理 首先,我们要明白Git是什么,它是一个管理工具或软件,用来管理什么的呢?当然是在软件开发过程中管理软件或者文件的不同版本的工具,一些作家也可以用这个管理自己创作的文本文件,由Linus开发的,也是Linux系统开发所用到的分布式版本控制软件.一说到分布式,其实就是每个电脑都有这么个版本库,而摒弃了传统的中心文件系统服务,所以每个人都能保存.还原之前的版本.在航天二院实习的时候,mentor让我改一个软件的Bug,由于国企没有外网,所以不能用github,院里面也没有搭建自己的Git文件…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 Keras卷积层 1.1 Conv2D 1.2 SeparableConv2D 1.3 Conv2DTranspose 1.3.1 去卷积的例子1 1.3.2 去卷积的例子2 2 Keras参数初始化 2.1 正态分布 2.2 均匀分布 2.3 截尾正态分布 2.…

UML中类与类,已经类与接口,接口与接口的关系有:泛化(generalization),关联(association),依赖(dependency),实现(realization)这几种.   泛化(generalization)关系时指一个类(子类.子接口)继承另外一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己新功能的能力,继承是类与类或者接口与接口最常见的关系,在Java中通过关键字extends来表示. 实现(realization)是指一个class实现interface接口(一个或…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…

Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkConf上配置,然后传递给SparkContext.SparkConf 允许你配置一些通用的属性…

讲说spark的资源调度和任务调度,基本的spark术语,这里不再多说,懂的人都懂了... 按照数字顺序阅读,逐渐深入理解:以下所有截图均为个人上传,不知道为什么总是显示别人的QQ,好尴尬,无所谓啦,开始吧~~ 1 宽窄依赖与Stage划分: 上熟悉的图: 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD,RDD 之间连一条边,最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图,这个就是 DAG,Spark 内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图,也就是 DAG.有了DAG 图,…

前段时间看spark,看着迷迷糊糊的.最近终于有点头绪,先梳理了一下spark rpc相关的东西,先记录下来. 1,概述 个人认为,如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系统.它将系统中各个不同的组件(如Hbase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker,master(stanalone模式)之间的通信也是基于RPC来实现的…

Spark - Parquet 概述 Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式,既然属于Hadoop生态圈,因此也兼容大多圈内计算框架(Hadoop.Spark),另外Parquet是平台.语言无关的,这使得它的适用性很广,只要相关语言有对应支持的类库就可以随机使用: Parquet的优劣对比: 支持嵌套结构,这点对比同样是列式存储的OCR具备一定优势: 适用于OLAP场景,对比CSV等行式存储结构,列示存储支持映射下推和谓词下推,减少磁盘IO: 同样的压缩方式下…

缓存在很多情况下需要用到,合理利用缓存可以一方面可以提高程序的响应速度,同时可以减少对特定资源访问的压力.本文主要针对自己在Winform方面的缓存使用做一个引导性的介绍,希望大家能够从中了解一些缓存的使用场景和使用方法.缓存是一个中大型系统所必须考虑的问题.为了避免每次请求都去访问后台的资源(例如数据库),我们一般会考虑将一些更新不是很频繁的,可以重用的数据,通过一定的方式临时地保存起来,后续的请求根据情况可以直接访问这些保存起来的数据.这种机制就是所谓的缓存机制. .NET 4.0的缓存功能…

Orchard提供了多级缓存支持,它们分别是: 1. 应用程序配置级缓存ICacheManager: 它用来存储应用程序的配置信息并且可以提供一组可扩展的参数来处理缓存过期问题,在Orchard中默认的过期Token有基于事件.文件系统和信号的.这个功能非常强大但是它的缺点是集群无效,因为它设计的目的不是为了经常变化的数据. 另外它不依赖于内存压力,既当系统内存使用上升时,实体不会被删除,而其他Cache必须使用内存压力限制.   2. NHibernate Caching: 使用它阻止SQL的…

本文转载http://blog.csdn.net/zhihua_w  不错的博客,仅供本人学习之用 一般来说,如果并发量不大的情况,使不使用缓存技术并没有什么影响,但如果高并发的情况,使用缓存技术就显得很重要了,可以很好的减轻数据库和服务器的压力,当然解决高并发的技术有很多,这里只是以缓存的角度来说明使用memcache的便捷性和方便性,使用memcache的前提是需要在服务端先配置好memcahche的环境(上篇文章已经讲述过了)!确认memcahce可以正常连接之后就可以在程序使用了! 1.…