DAG的生成 原始的RDD(s)通过一系列转换就形成了DAG.RDD之间的依赖关系,包含了RDD由哪些Parent RDD(s)转换而来和它依赖parent RDD(s)的哪些Partitions,是DAG的重要属性.借助这些依赖关系,DAG可以认为这些RDD之间形成了Lineage(血统).借助Lineage,能保证一个RDD被计算前,它所依赖的parent RDD都已经完成了计算:同时也实现了RDD的容错性,即如果一个RDD的部分或者全部的计算结果丢失了,那么就需要重新计算这部分丢失的数据.

原文链接 回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码,我在那里还曾说过后面会细说,本文就详细介绍一下参数N1,<<>>,这里就是并行魔法发生地. N1是我们想并行运行的块数,如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”,这个函数将分成5个副本并行运行,每个副本称为一个块. 接下来我们必须要做的事情是,使用一个索引让每个副本为

RDD依赖关系为成两种:窄依赖(Narrow Dependency).宽依赖(Shuffle Dependency).窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用:宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用. 一.窄依赖解析 RDD的窄依赖(Narrow Dependency)是RDD中最常见的依赖关系,用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用,如下图所示,父R

spark根据宽依赖进行DAG视图的划分. 1.窄依赖:每个父RDD的partition 最多被一个子RDD的 partition使用. 窄依赖分为两类:第一类是一对一的依赖关系,在Spark中用OneToOneDependency来表示父RDD与子RDD的依赖关系是一对一的依赖关系,如map.filter.join with inputs co-partitioned:第二类是范围依赖关系,在Spark中用RangeDependency表示,表示父RDD与子RDD的一对一的范围内依赖关系,如u

github地址:https://github.com/EvoSuite/evosuite 官网地址:http://www.evosuite.org   快速开始: 1.  junit  <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <s

首先先来找出上一次[http://www.cnblogs.com/webor2006/p/8353314.html]在最后举的那个并行流报错的问题,如下: 在来查找出上面异常的原因之前,当然得要一点点去排查,所以下面会做实验一步步来为找到这个问题而努力. 下面咱们将循环次数只为1次,先来观察日志输出,如下: 接下来把这个并行特性去掉,同样的代码再次看累加这块的日志输出,发现元素明显变少啦: 那很显然这个并发特性对于并行流来说显然是能起到一定作用的,那咱们先来读一下这个特性代码的含义是什么: 那如

Airflow Console: https://github.com/Ryan-Miao/airflow-console Apache Airflow扩展组件, 可以辅助生成dag, 并存储到git仓库. Airflow提供了基于python语法的dag任务管理,我们可以定制任务内容 和任务依赖. 但对于很多数据分析人员来说,操作还是过于复杂. 期望可以 通过简单的页面配置去管理dag. 即本项目提供了一个dag可视化配置管理方案. 如何使用 一些概念 DAG: Airflow原生的dag,

Spark Streaming 导读 介绍 入门 原理 操作 Table of Contents 1. Spark Streaming 介绍 2. Spark Streaming 入门 2. 原理 3. 操作 1. Spark Streaming 介绍 导读 流式计算的场景 流式计算框架 Spark Streaming 的特点 新的场景 通过对现阶段一些常见的需求进行整理, 我们要问自己一个问题, 这些需求如何解决? 场景 解释 商品推荐 京东和淘宝这样的商城在购物车, 商品详情等地方都有商品推

Flink面试--源码篇 1.Flink Job的提交流程? 2.Flink所谓"三层图"结构是哪几个"图"? 3.JobManger在集群中扮演了什么角色? 4.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 5.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 6.JobManger在集群启动过程中起到什么作用? 7.Flink 计算资源的调度是如何实现的? 8.简述Flink的数据抽象及数据交换过程? 9.简述Flink的数据抽象及数据交换过程?      

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))

R语言-Knitr包的详细使用说明 by 扬眉剑 来自数盟[总舵] 群:321311420 1.相关资料 1:自动化报告-谢益辉 https://github.com/yihui/r-ninja/blob/master/11-auto-report.md 2:knitr与可重复的统计研究(花絮篇) http://cos.name/2012/06/reproducible-research-with-knitr/ 3:knitr官网 http://yihui.name/knitr/ 在官网中有谢益

5.Creating Backups with RMAN 创建备份集 RMAN> backup as backupset format '/u01/app/oracle/backup/rmanbk/df_%d_%s_%p.bus' tablespace users; 创建镜像(image)拷贝 RMAN> BACKUP AS COPY DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/orcl/users01.dbf'; RMAN> BACKUP AS COPY ARC

原文:SQL Server 2008性能故障排查(二)--CPU 承接上一篇:SQL Server 2008性能故障排查(一)--概论 说明一下,CSDN的博客编辑非常不人性化,我在word里面都排好了版,贴上来就乱得不成样了.建议CSDN改进这部分.也请大家关注内容不要关注排版.同时在翻译的过程中本人也整理了一次思路,所以还似乎非常愿意翻译,虽然有点自娱自乐,但是分享给大家也是件好事 CPU 瓶颈: CPU瓶颈可能因为某个负载所需的硬件资源不足而引起.但是过多的CPU使用通常可以通过查询优化(

本文结构: 基本流程 有放回抽样的好处 Bagging 特点 sklearn 中 Bagging 使用 Bagging 和 Boosting 的区别 bagging:bootstrap aggregating 的缩写.是一种并行式集成学习方法,可用于二分类,多分类,回归等任务. 基本流程: 对一个包含 m 个样本的数据集,有放回地进行 m 次随机采样,这样得到具有 m 个样本的采样集. 取 T 个这样的采样集. 每个采样集训练一个基学习器. 结合:分类任务,使用简单投票法.回归任务,使用简单平均

今天开始所有的工作脚本全都从perl转变到python,开发速度明显降低了不少,相信以后随着熟练度提升会好起来.贴一下今天一个工作代码,由于之前去一家小公司测序时,序列长度竟然都没有达到要求,为了之后的索赔事宜,写了个脚本统计所有序列的结果,主要包括总的reads数,bases数,和达到测序策略要求长度的reads数(双端),bases数,高质量(Q30)bases数,高质量reads数(双端)等等......多个文件的统计工作一般会写一个单独处理一个文件的脚本,然后再写一个脚本用来生成多个文件

1.Bagging方法思路 Bagging独立的.并行的生成多个基本分类器,然后通过投票方式决定分类的类别 Bagging使用了自助法确定每个基本分类器的训练数据集,初始样本集中63.2%的数据会被采样到 从Training Sets中每次取1个,放回,再取1个,放回,重复直到取到n个组成Boot Strap1 同理生成 Boot Strap2.Boot Strap3.…….Boot Strap t,组成Bootstrap Sets,Bootstrap Sets中的数据占Training Set

一.简介 RF = Bagging + Decision Tree 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:多个决策树并行放在一起 几个误区: 不是每棵树随机选择特征,而是每一个结点都随机选择固定数目的特征 采样.样本数量为N,采样数量也为N,但是采取的是有放回的采样(bootstrap). 组合算法.训练结束之后,对新数据进行预测的时候,会让新数据在所有得到的M个决策树上进行预测,最后对结果进行平均或者进行投票.最早的算法是投票:每个树对每一类投票,sklearn的算法是对各个树进行了平均取结

集成学习简介 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 如何产生"好而不同"的个体学习器,是集成学习研究的核心. 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能,这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果.这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛,KDD和Kaggle,被首先推荐使用的原因. 一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

1.Hive是什么? 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数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 2.Hive数据结构-HDFS-Table-Partiton-Bucket Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中

Hive 前言 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数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中,每个Bucket是一个文