我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度,操作如下: 1. 如图所示,打开spark管理页面,找到对应的任务,点击任务名datapre0 2. 进去之后,获得对应IP和端口  3. 访问api(linux直接通过curl访问) http://ip:4040/api/v1/application/Job_id 4. 其他API说明(对应spark官网连接 http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html#rest-api) /a

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu

Spark Java API 之 CountVectorizer 由于在Spark中文本处理与分析的一些机器学习算法的输入并不是文本数据,而是数值型向量.因此,需要进行转换.而将文本数据转换成数值型的向量有很多种方法,CountVectorizer是其中之一. A CountVectorizer converts a collection of text documents into a vector representing the word count of text documents.

1. 新建Maven项目 初始Maven项目完成后,初始的配置(pom.xml)如下: 2. 配置Maven 向项目里新建Spark Core库 <?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-inst

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本文测试的Spark版本是1.3.1 Spark Streaming编程模型: 第一步: 需要一个StreamingContext对象,该对象是Spark Streaming操作的入口 ,而构建一个StreamingContext对象需要两个参数: 1.SparkConf对象:该对象是配置Spark 程序设置的,例如集群的Master节点,程序名等信息 2.Seconds对象:该对象设置了StreamingContext多久读取一次数据流 第二步: 构建好入口对象之后,直接调用该入口的方法读取各

查看spark是否有僵尸进程,有的话,先杀掉.可以使用下面命令yarn application -listyarn application -kill <jobid>

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

概述:Spark 程序开发,调试和运行,intellij idea开发Spark java程序. 分两部分,第一部分基于intellij idea开发Spark实例程序并在intellij IDEA中运行Spark程序.第二部分,将开发程序提交到Spark local或者hadoop YARN集群运行.Github项目源码 图1,直接在intellij IDEA(社区版)中开发调试,直接run. 图2,直接在intellij IDEA(社区版)中用hadoop YARN模式. Github项目源

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java

python 搭建好python开发环境后,怎么查看api文档呢? 其实很简单: 首先打开命令行,在dos窗口输入: python -m pydoc -p 4895 python -m pydoc --  打开pydoc模块 -p 4895         --    在4895端口上启动server; 2. 在windows命令行,输入b, 用windows默认浏览浏览器打开http://localhost:4895/ 或者,手动打开浏览器,在浏览器打开http://localhost:489

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

http://192.168.153.34:8080/ client/api? command=listVirtualMachines &response=json &sessionkey=FB%2B3F1syxkVJwscNPbvsxAWyKqA%3D &listAll=true&page=1&pagesize=20&_=1389944916476 查看所有的虚拟机

本文由cmd markdown编辑.原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,不论什么数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看.RDD能够简单看成是一个数组.和普通数组的差别是.RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就能够分布在不同的机器上.同一时候能够被并行处理.因此.Spark应用程序所做的无非是把须要处理的数据转换为RDD.然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到

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摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助.   官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给

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RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看, RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API. 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,

如何查看python selenium的api   经常发现很多同学装好了python+selenium webdriver开发环境后不知道怎么去查看api文档,在这里乙醇简单介绍一下具体方法,其实非常简单. 首先打开命令行,在dos窗口输入: 1 python -m pydoc -p 4567 简单解释一下: python -m pydoc表示打开pydoc模块,pydoc是查看python文档的首选工具: -p 4567表示在4567端口上启动server; 然后在浏览器中访问http://

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p