Actions Available on Pair RDDs (键值对RDD可用的action)   和transformation(转换)一样,键值对RDD也可以使用基础RDD上的action(开工),并且键值对RDD有一些利用键值对数据特性的的action,如下表: 表4-3 键值对RDD上的action 函数名 描述 例子 结果 countByKey() 计算每个键元素的总数 rdd.countByKey() {(1,1),(3,2)} collectAsMap() 结果收集成一个map便…

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而…

Common Transformations and Actions   本章中,我们浏览了Spark中大多数常见的transformation(转换)和action(开工).在包含特定数据类型的RDD上可以进行额外的操作,例如,可以对纯数字RDD使用统计函数,对键值对的RDD进行聚合操作.后面的章节我们会介绍这些特别的操作和RDD类型间的转换. Basic RDD (基础RDD)   首先,在忽略数据的影响的前提下,我们将描述所有的RDD上可以执行的transformation和action.…

SequenceFiles(序列文件)   SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式.SequenceFIle有同步标记,Spark可以寻找标记点,然后与记录边界重新同步.Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile.SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式,如果你正使用着Hadoop系统,数据很有可能就是SequenceFile格式的.   SequenceFile是由实现HadoopWrita…

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

  开发工程师和数据科学家都会受益于本章的部分内容.工程师可能希望探索更多的输出格式,看看有没有一些适合他们下游用户的格式.数据科学家可能会更关注他们已经使用的数据格式. Motivation   我们已经介绍了大量分布式程序使用的Spark操作.目前为止,我们的例子都是从一个本地集合和规整文件中加载数据,但是有可能你的数据不是规整的或者不在一台机器上,那么就跟着我一起探索加载和保存数据的操作用法.   Spark支持广泛的输出输入源,部分原因是因为Spark构建在Haddoop生态环境之上.S…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

   本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDD,或者调用RDD上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDD是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些 交互式shell(参见"Spark的Python和Scala shell的…

本章将涵盖以下话题: l 在映射器Mapper接口上使用注解 l 映射语句 @Insert,@Update,@Delete,@SeelctStatements l 结果映射 一对一映射 一对多映射 l 动态SQL @SelectProvider @InsertProvider @UpdateProvider @DeleteProvider 4.1 在映射器Mapper接口上使用注解 MyBatis对于大部分的基于XML的映射器元素(包括<select>,<update>)提供了对应…

Spring 属性注入(四)属性键值对 - PropertyValue Spring 系列目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10117436.html) PropertyValue 和 PropertyValues 都位于 org.springframework.beans 包下,是 bean 属性键值对的封装,缓存了对 key-value 解析相关的信息,避免重复解析. 一.PropertyValue AttributeAccessor 可以访问对象…

  在网上找了很久中文版,感觉都是需要支付一定金币才能下载,索性自己翻译算了.因为对Spark有一定了解,而且书籍前面写道,对Spark了解可以直接从第三章阅读,就直接从第三章开始翻译了,应该没有什么影响. tips:驱动程序就是写SparkRDD的main方法或者shell.(以后会慢慢补充tips) 书籍代码的github地址databricks/learning-spark) 第三章--第一部分(RDD Basic到Passing Functions to Spark) 第三章--第二部分…

很少有人会这样来自问自己?只知道,以键值对的形式处理数据并输出结果,而没有解释为什么要以键值对的形式进行. 包括hadoop的mapreduce里的键值对,spark里的rdd里的map等. 这是为什么呢? 1.键值对的具体含义 首先,我们会通过强调Java标准库中的类似概念,来阐明我们所说的键值对的含义. java.util.Map接口是常用类,如HashMap,甚至原始Hashtable的父类(通过向后重构代码库). 对于任何Java Map对象,其内容是从指定类型的给定键到相关值的一组映射…

为了从网页中提取信息,你有必要对网页的结构做一些了解.我们将快速学习HMTL,HTML数状结构以及用XPath在网页上提取信息 HTML, DOM树结构以及XPath 让我们花一点时间来了解当用户在浏览器中输入了一个URL到屏幕上显示出页面的处理过程.从本书的角度来说,这个过程分为4步: 浏览器中输入URL.URL的第一部分(域名,比如gumtree.com)用来在网络中查找合适的服务器, URL和像cookie样的数据形成了一个发送到服务器的请求 服务器给浏览器发送HTML页面.值得注意的是服…

第一章:scrapy介绍 欢迎来到scrapy之旅.通过这本书,我们将帮助你从只会一点或者零基础的Scrapy初学者达到熟练使用这个强大的框架在互联网或者其他资源抓取海量的数据.在这一章节,我们将给你介绍Scrapy并且告诉你能用Scrapy做哪些不可思议的事情. 你好 Scrapy: Scrapy是一个健壮的抓取网络数据的框架. 作为一个临时的互联网使用者,你会经常发现更愿意将网站上浏览的数据保存在像EXCEL的文件中(参考章节3,基础爬虫),便于在离线或者需要计算的时候使用.作为一个开发者,…

本章内容 Transports(传输) NIO(non-blocking IO,New IO), OIO(Old IO,blocking IO), Local(本地), Embedded(嵌入式) Use-case(用例) APIs(接口) 网络应用程序一个非常重要的工作是数据传输.数据传输的过程不一样取决是使用哪种交通工具,可是传输的方式是一样的:都是以字节码传输. Java开发网络程序数据传输的过程和方式是被抽象了的,我们不须要关注底层接口.仅仅须要使用Java API或其它网络框架如Net…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R…

关系型数据库和SQL是经受时间考验和验证的数据存储机制.和其他的ORM 框架如Hibernate不同,MyBatis鼓励开发者可以直接使用数据库,而不是将其对开发者隐藏,因为这样可以充分发挥数据库服务器所提供的SQL语句的巨大威力.与此同时,MyBaits消除了书写大量冗余代码的痛苦,它使使用SQL更容易. 在代码里直接嵌套SQL语句是很差的编码实践,并且维护起来困难.MyBaits使用了映射器配置文件或注解来配置SQL语句.在本章中,我们会看到具体怎样使用映射器配置文件来配置映射SQL语句.…

MyBatis-Spring是MyBatis框架的子模块,用来提供与当前流行的依赖注入框架Spring的无缝集成. Spring框架是一个基于依赖注入(Dependency Injection)和面向切面编程(Aspect Oriented Programming,AOP)的Java框架,鼓励使用基于POJO的编程模型.另外,Spring提供了声明式和编程式的事务管理能力,可以很大程度上简化应用程序的数据访问层(data access layer)的实现.在本章中,我们将看到在基于Spring的…

一.生成器 1.1 生成器:就是(python)自己用代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.2 生成器函数 def func1(x): x += print() yield x print() yield 'alex' g_obj = func1() # 生成器函数对象 print(g_obj) # <generator object func1 at 0x000002760D700BA0> print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__())…

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

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.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能…

第四章 子查询:在外部查询内嵌套的内部查询(按照期望值的数量分为,标量子查询 scalar subqueries,多值子查询multivalued subqueries)(按照子查询对外部查询的依赖性分为独立子查询self-contained subqueries和相关子查询 correlated subqueries) 应用一:关系分区问题,使用group by和distinct count 来解决关系分区问题 Eg:NorthWind返回每个美国员工至少为其处理过一个订单的所有客户 独立子查…

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

<Linux内核设计与实现>课本第四章自学笔记 进程调度 By20135203齐岳 4.1 多任务 多任务操作系统就是能同时并发的交互执行多个进程的操作系统.多任务操作系统使多个进程处于堵塞或者睡眠状态,实际不被投入执行,这些任务尽管位于内存,但是并不处于可运行状态. 多任务系统分为两种: 抢占式多任务:Linux提供了抢占式的多任务模式,由调度程序来决定什么时候停止一个进程的运行. 现代操作系统提供:动态时间片计算的方式:可配置的计算策略 非抢占式多任务:除非进程自己主动停止运行,否则会一直…

Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis 中文翻译行为纯属个人对于Spark的兴趣,仅供学习. 如果我的翻译行为侵犯您的版权,请您告知,我将停止对此书的开源翻译. Translation the book of Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis is only for spark developer educational purposes. If I violated you…

题外话:一直是打算把这本书的全部课后编程题写完的,中间断了几个月,一直忙于其他事.现在开始补上. 这道题我不清楚我理解的题意是不是正确的,这道题可以练习用OpenCV实现透视变换(可以用于矫正在3维环境下的图像失真),b&c部分则是实现图像放大缩小插值,旋转图像.所有的功能都和键盘事件处理联系起来,纯OpenCV实现,和OS无关.不过,在处理SHIFT键时,我取得是其在键盘上对应字符的ASCII码,好像OpenCV对键盘事件的支持不如对鼠标事件的支持.所以SHIFT键+小键盘上的数字键是不行的.…