一 场景分析 用户行为分析应用的场景很多,像线上网站访问统计,线下客流分析(比如图像人脸识别.wifi探针等),比较核心的指标有几个: PV | UV | SD | SC 指标说明: PV(Page View):网站浏览量或者商场门店的访问量UV(Unique Visitor):独立访客数,即去重后的人数SD(Session Duration):单次会话停留时间SC(Session Count):会话次数 用户行为分析的原始数据通常是一系列时间离散数据,比如网站访问记录:用户在一个时间点访问了一

基于Spark和SparkSQL的NetFlow流量的初步分析--scala语言 标签: NetFlow Spark SparkSQL 本文主要是介绍如何使用Spark做一些简单的NetFlow数据的处理,是基于 IntelliJ IDEA开发Spark 的Maven项目,本文会介绍一些简单的NetFlow基础知识,以及如何在 IntelliJ IDEA 上开发Maven项目,用Scala 写的一些简单的NetFlow字段分析统计的代码,包括 SparkCore和SparkSQL两个版本的. 初

目录: 1. 业务2. 流程分析3. 数据读取5. 数据清洗6. 行政区信息 6.1. 需求介绍 6.2. 工具介绍 6.3. 具体实现7. 会话统计 导读 本项目是 SparkSQL 阶段的练习项目, 主要目的是夯实同学们对于 SparkSQL 的理解和使用 数据集 2013年纽约市出租车乘车记录 需求 统计出租车利用率, 到某个目的地后, 出租车等待下一个客人的间隔 1. 业务 导读 数据集介绍 业务场景介绍 和其它业务的关联 通过项目能学到什么 数据集结构 字段 示例 示意 hack_li

classOf.isInstanceOf.asInstanceOf三个预定义方法分析 Scala的三个预定义(predefined)方法,我们经常用到:它们用来感觉很简单, 但是里面还是隐藏了一些细节东西,不妨花点时间来分析分析. 先上代码 PredefineTest.scala object PredefineTest{ def main(args: Array[String]):Unit = { val c : Char = 97.asInstanceOf[Char] "hello"

Spark高级数据分析--纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析 一.地理空间分析: 二.pom.xml 原文地址:https://www.jianshu.com/p/eb6f3e0c09b5 作者:IIGEOywq 一.地理空间分析: object RunGeoTime extends Serializable { val formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.ENGLISH) def main(ar

Scala下设置JVM参数简单分析 Scala 启动shell脚本,简化后的scala REPL 启动命令大致如下所示: java -Xmx256M -Xms32M \-Xbootclasspath/a:jline.jar:scala-compiler.jar:scala-library.jar:scalap.jar \-Dscala.usejavacp=true -Dscala.home=/home/itang/dev-env/typesafe-stack \-Denv.emacs= \sca

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本篇主要阐述在TaskRunner中执行的task其业务逻辑是如何被调用到的,另外试图讲清楚运行着的task其输入的数据从哪获取,处理的结果返回到哪里,如何返回. 准备 spark已经安装完毕 spark运行在local mode或local-cluster mode local-cluster mode local-cluster模式也称为伪分布式,可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell [

在我没有学习scala的时候,主要用java和python做日常工作开发,印象中,没有特别的刻意的去区分method和function的区别,这个关系,正如我们日常生活中,没有刻意的去区分质量和重量.但是,他们之间,的确是有所不同的,这些不同也是建立在他们之间有联系的基础之上! 1. 如何定义 首先,还是引用英文原文来看看他们在定义上的区别和联系吧: A Function Type is (roughly) a type of the form (T1, ..., Tn) => U, which

本章主要分析Scala中List的用法,List上可进行的操作,以及需要注意的地方. 一.List字面量 首先看几个List的示例. val fruit = List("apples", "oranges", "pears") val nums = List(1, 2, 3, 4) val diag3 = List( List(1, 0, 0), List(0, 1, 0), List(0, 0, 1) ) val empty = List()

今天跟随王老师学习了从源码角度去分析scala中的模式匹配的功能.让我们看看源码中的这一段模式匹配: 从代码中我们可以看到,case RegisterWorker(id,workerHost,........){}这里为模式匹配,而我们的模式匹配类RegisterWorker之前就已定义好,如下图: 我们可以看到,我们的模式匹配类是已经定义好的,当我们的master接收到worker发来的消息时,进行模式匹配: . 这里还有一个知识点,我们可以发现,当我们进行模式匹配时,我们并没有使用new方法

scala object 转Class Scala强制类型转换   asInstanceOf[T] 将对象类型强制转换为T类型. 还是由于泛型存在类型擦除的原因,1.asInstanceOf[String]在运行时会抛出ClassCastException异常,而List(1).asInstanceOf[List[String]]将不会. package resti.web   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowir

最近在学习Scala语言,虽然还没有完全学通, 但是隐约可以体会到Scala的简洁和强大. 它既能让程序员使用函数式编程, 也提供了全面的面向对象编程. 在刚刚开始读<Scala编程>的时候, 刚读了几页, 我就被Scala语言吸引住了, 所以就一直读下去. 在学习的过程中, 也会有一些感悟, 对于一些原理, 也会尽量搞明白. 所以打算一边学习, 一边写博客, 虽然目前还没有深入, 但是还是有很多东西值得写下来. 我们知道, Scala也是一种运行于Java虚拟机上的语言, 既然能够运行于虚拟

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar

题目链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3126 题意:有m个客人,位于不同的位置,去一些地方,出发的时间给出,要一些出租车去接,但是,每辆出租车要在出发前一分钟要到,问:最少要几辆出租车: 分析:最少路径覆盖(在图中找尽量少的路径,使得每个节点恰好在一条路径上) 建图: 一个点拆成 i i',i->j 就连一条边到 j': 答案是 n - 最大匹配: 证明:之前有证明过,很有意思: 这里,就是从一个接完客人到另下一个客人,是否可以接到,能就连一条边: #

第61讲:Scala中隐式参数与隐式转换的联合使用实战详解及其在Spark中的应用源码解析 第62讲:Scala中上下文界定内幕中的隐式参数与隐式参数的实战详解及其在Spark中的应用源码解析 /** * Scala中上下文界定内幕中的隐式参数与隐式参数的实战详解及其在Spark中的应用源码解析 */ //[T: Ordering] 这种写法 说明存在一个隐式类型Ordering[T] class Pair_Implicits[T: Ordering](val first: T, val sec

最近几年Lambda表达式风靡于编程界. 很多现代编程语言都把它作为函数式编程的基本组成部分. 基于JVM的编程语言如Scala,Groovy还有Clojure把它们作为关键部分集成在语言中.现在Java8也加入了它们的行列. 有趣的是,对于JVM来说,Lambda表达式是完全不可见的,并没有匿名函数和Lamada表达式的概念,它只知道字节码是严格面向对象规范的.它取决于语言的作者和它的编译器在规范限制内创造出更新,更高级的语言元素. 我们第一次接触它是在我们要给Takipi添加Scala支持的

转自:http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3673132.html 一.概要 本篇主要阐述在TaskRunner中执行的task其业务逻辑是如何被调用到的,另外试图讲清楚运行着的task其输入的数据从哪获取,处理的结果返回到哪里,如何返回. 准备 spark已经安装完毕 spark运行在local mode或local-cluster mode local-cluster mode local-cluster模式也称为伪分布式,可以使用如下指令运行 MASTER=l

概述 主要介绍子shell历史操作记录的保存以及解析,比如python, scala等,用于(准)实时监控用户行为. 背景 一级shell的历史操作记录已由系统实现,当用户从开始登录shell(这里指父shell)到退出,期间所有的操作记录都将记录在 ~/.bash_history文件里, 但是当我从父shell新建一个子shell时(例如在当前shell执行scala),所有在scala命令行的 操作记录将不会被系统监控到, 那如果我想获取这里操作记录该怎么做, 别担心,办法总比问题多,这里的

* SparkCore基础(一) 学习Spark,首先要熟悉Scala,当然你说你会Python或者Java能不能玩Spark?能!但是不推荐,首推Scala,因为Scala非常便捷,而且Scala有非常好的交互式编程体验(当然了,在这里,Python也不差).其次呢,我们要对Hadoop的MapReduce要是有一定的了解.不然,学习起来,是会稍微费点功夫.好,不扯这么多了,相关的故事啊,疑问啊可以评论留言询问或者百度查询,我们现在直接进入正题.     Spark特征简述 * Spark是什

Quick Start: https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 在Spark 2.0之前,Spark的编程接口为RDD (Resilient Distributed Dataset).而在2.0之后,RDDs被Dataset替代.Dataset很像RDD,但是有更多优化.RDD仍然支持,不过强烈建议切换到Dataset,以获得更好的性能. RDD文档:https://spark.apache.org/docs/latest/r

写在前面 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 团队作业-团队介绍和采访 团队介绍 团队名称 我们是 BUAA软软软件工程小队 ,简称 软软软,但是大家也可以看到我们的博客的 TITLE 是 HARD_CORE_SE,指的是 "硬核的软件工程" ,软软软其实是希望我们遇到硬核的软件工程也可以 化硬为软,直面困难,在我们的眼里没有 硬核 二字,一切困难在团队面前都是纸老虎! 虽然我们都没有大型的工程经验,是一直拼装起来的军队