测试数据: ** * 使用DataFrame实现WordCount */ object DataFrameWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local").getOrCreate() import spark.implicits._ val linesDF =

运行 wordcount 案例: 一):大数据(hadoop)初始化环境搭建 二):大数据(hadoop)环境搭建 三):运行wordcount案例 四):揭秘HDFS 五):揭秘MapReduce 六):揭秘HBase 七):HBase编程 ----------------------------------------------------------------- Hadoop集群测试wordcount程序: 1):在bigData目录下创建wordcount文件夹 mkdir word

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

我们来看一下Akka的一个简单的wordcount的案例架构设计 从图中我们可以看出,不同的行我们是交给不同的actor进行入理的,每行首先进行map操作,识别出每个单词,然后交给reduce步骤的actor,进行字数的统计.最后,将不同行的统计结果都传给一个统计actor进行最后的reduce操作,统计所有行的单词出现的次数.这是一个非常典型的案例. 那么Actor的设计是怎样的呢?我们看看最简单的版本. 从图中我们可以看出,一共需要4个actor.首先需要一个总调度的actor,也就是mas

一.前言 在之前我们已经在 CenOS6.5 下搭建好了 Hadoop2.x 的开发环境.既然环境已经搭建好了,那么现在我们就应该来干点正事嘛!比如来一个Hadoop世界的HelloWorld,也就是WordCount程序(一个简单的单词计数程序). 二.WordCount 官方案例的运行 2.1 程序简介 WordCount程序是hadoop自带的案例,我们可以在 hadoop 解压目录下找到包含这个程序的 jar 文件(hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar)

简述 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同:DataFrame多了数据的结构信息,即schema.RDD是分布式的 Java对象的集合.DataFrame是分布式的Row对象的集合. 作者:jacksu来源:简书|2016-03-21 10:40   RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了

1.集群部署的基本流程 2.集群部署的基础环境准备 3.Storm集群部署 4.Storm集群的进程及日志熟悉 5.Storm集群的常用操作命令 6.Storm源码下载及目录熟悉 7.Storm 单词计数案列 1.集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意:所有的集群上都需要配置hosts:vi /etc/hosts 2.集群部署的基础环境准备 1.storm安装依赖Python,所以在安装前请确保Python已经安装成功了 [root@

在写一个mapreduce类之前先添加依赖包 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd&q

打开IDEA,File--new --Project,新建一个项目 我们已经安装好了maven,不用白不用 这里不要选用骨架,Next.在写上Groupid,Next. 写上项目名称,finish.ok. 一个项目就建好了,他长这样: 新建的项目要配置一下maven.毕竟我们马上就要用它.然后导入依赖 打开pom.xml 不愿意一个一个敲的话,可以使用cv大法. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop

1.  介绍 Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架,建立在Spark Core之上,与Spark SQL.GraphX.MLib相并列. Spark Streaming是Spark Core的扩展应用,具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. 可以监控来自Kafka.Flume.HDFS.Twitter.Socket套接字等数据,通过复杂算法及一系列的计算分析数据,且可将分析结果存入HDFS.数据库或前端页面. 2. 工作原理 Spark的核心是RDD(或DataF

一.Scala编程详解: 第1讲-Spark的前世今生 第2讲-课程介绍.特色与价值 第3讲-Scala编程详解:基础语法 第4讲-Scala编程详解:条件控制与循环 第5讲-Scala编程详解:函数入门 第6讲-Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 第7讲-Scala编程详解:函数入门之变长参数 第8讲-Scala编程详解:函数入门之过程.lazy值和异常 第9讲-Scala编程详解:数组操作之Array.ArrayBuffer以及遍历数组 第10讲-Scala编程详解:数组操作之

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看

执行流程 数据的接收 StreamingContext实例化的时候,需要传入一个SparkContext,然后指定要连接的spark matser url,即连接一个spark engine,用于获得executor. 实例化之后,首先,要指定一个接收数据的方式,如 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) 1 这样从socket接收文本数据.这个步骤返回的是一个ReceiverInputDStream的实现,内含Recei

转载自:http://my.oschina.net/muou/blog/408543[木偶:Windows下使用Hadoop2.6.0-ecli­p­s­e­-­p­­lugin插件] 对于一些细节地方,我进行了补充. 一．简介 Hadoop2.x之后没有Eclipse插件工具,我们就不能在Eclipse上调试代码,我们要把写好的java代码的MapReduce打包成jar然后在Linux上运行,所以这种不方便我们调试代码,所以我们自己编译一个Eclipse插件,方便我们在我们本地上调试,经过h

目录 Part VI. Advanced Analytics and Machine Learning Advanced Analytics and Machine Learning Overview 1.A Short Primer on Advanced Analytics 2.Spark's Advanced Analytics Toolkit 3.ML in Action 4.部署模式 Preprocessing and Feature Engineering 1.Formatting

** Hadoop框架基础(三) 上一节我们使用eclipse运行展示了hdfs系统中的某个文件数据,这一节我们简析一下离线计算框架MapReduce,以及通过eclipse来编写关于MapReduce的代码,在Hadoop第一小节内容中,我们成功运行了官方的WordCount的案例,这一节我们自己编写代码走一下这个流程. 本节目标: * 了解mapreduce原理 * 编写wordcount的mapreduce案例 ** MapReduce简述及架构     上图简单的阐明了map和reduc

一个Dataset是一个分布式的数据集,而且它是一个新的接口,这个新的接口是在Spark1.6版本里面才被添加进来的,所以要注意DataFrame是先出来的,然后在1.6版本才出现的Dataset,提供了哪些优点呢?比如强类型,支持lambda表达式,还有还提供了sparksql执行引擎的一些优化,DataFrame里面大部分东西在Dataset里面都是能用的,Dataset它能够通过哪些方式构建?一个是jvm对象,还有一些函数表达式比如map.flatMap.filter等等.这个Datase

在<谷歌 MapReduce 初探>中,我们通过统计词频的 WordCount 经典案例,对 Google 推出的 MapReduce 编程模型有了一个认识,但是那种认识,还只是停留在知道有那么个模型存在,并没有认识到骨子里.而且上次初探,也遗留了很多猜想和疑问,这次不妨让我们深入去认识一下 MapReduce,希望能达到一个质的认识. 重点回顾 MapReduce 主要思想是分治法.采取分而治之的思想,将一个大规模的问题,分成多个小规模的问题,把多个小规模问题解决,然后再合并小规模问题的结果