文 |彭超 瓜子大数据架构师 交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka   为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群   Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读

1.新建一个Spark项目 2.选择maven,用模板创建项目 如果 没有这个模板,我们需要添加一个 我们这里使用的是1.6版本Archetype Group Id : net.alchim31.maven Archetype Artifact Id : scala-archetype-simple Archetype Version : 1.6 3.填写GoupId等. 4.选择本地的maven配置文件和仓库 5.创建完毕 这里我们要注意项目pom.xml文件中的配置 核对scala版本 并在

# coding:utf8 # author:Jery # datetime:2019/5/1 5:16 # software:PyCharm # function:爬取瓜子二手车 import requests from lxml import etree import re import csv start_url = 'https://www.guazi.com/www/buy/o1c-1' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows N

场景 好的,假设项目数据调研与需求分析已接近尾声,马上进入Coding阶段了,辣么在Coding之前需要干马呢?是的,“统一开发工具.开发环境的搭建与本地测试.测试环境的搭建与测试” - 本文详细记录实际Spark项目开发环境的搭建. 分析 开发工具 操作系统:win 10 JDK 版本 :jdk1.8.0_91 Scala版本:2.10.6 MAVEN版本:apache-maven-3.3.9 集成开发工具:IntelliJ IDEA 2016.1.3 开发主要语言:scala 开发环境的搭建

继瓜子二手车数据爬去之后,在此进行处理分析 Pycharm代码 # coding:utf8 # author:Jery # datetime:2019/5/3 17:35 # software:PyCharm # function:对爬取的瓜子二手车信息进行分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns """ 原始数据 "

常见的七种Hadoop和Spark项目案例 有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情.如比较火爆的Hadoop.Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式.具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目. 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析.这类项目包括

7种最常见的Hadoop和Spark项目 如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像. 有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情.如比较火爆的Hadoop.Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式.具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目. 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zbf8441372/article/details/24726501 关于flare-spork 非常早曾经有个Pig Spork分支.尝试把Pig迁移到Spark上.可是代码非常久没有更新了. 眼下Pig on Spark应该是在Twitter内部进行着. flare-spork是基于Spork对Pig和Spark的衔接.把Spark部分的代码迁移到了Pig 0.12.0上,而且升级了依赖和版本

一.创建Maven项目 创建项目,名称为LogAnalysis 二.常用工具类 2.1 配置管理组建 ConfigurationManager.java import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * 配置管理组件 * * 1.配置管理组件可以复杂,也可以很简单,对于简单的配置管理组件来说,只要开发一个类,可以在第一次访问它的 * 时候,就从对应的properties文件中,读取配置项,并提供外界获取某个配置key对应

一.概述 数据设计,往往包含两个环节: 第一个:就是我们的上游数据,就是数据调研环节看到的项目基于的基础数据,是否要针对其开发一些Hive ETL,对数据进行进一步的处理和转换,从而让我们能够更加方便的和快速的去计算和执行spark作业: 第二个:就是要设计spark作业要保存结果数据的业务表的结构,从而让J2EE平台可以使用业务表中的数据,来为使用者展示任务执行结果. 二.MySQL表设计 2.1 session_aggr_stat表 存储第一个功能,session聚合统计的结果 CREATE

一.user_visit_action(Hive表) 1.1 表的结构 date:日期,代表这个用户点击行为是在哪一天发生的user_id:代表这个点击行为是哪一个用户执行的session_id :唯一标识了某个用户的一个访问sessionpage_id :点击了某些商品/品类,也可能是搜索了某个关键词,然后进入了某个页面,页面的idaction_time :这个点击行为发生的时间点search_keyword :如果用户执行的是一个搜索行为,比如说在网站/app中,搜索了某个关键词,然后会跳转

一.对用户访问session进行分析 1.可以根据使用者指定的某些条件,筛选出指定的一些用户(有特定年龄.职业.城市): 2.对这些用户在指定日期范围内发起的session,进行聚合统计,比如,统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例: 3.按时间比例,比如一天有24个小时,其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%,当天总session数量是10000个,那么当天总共要抽取1000个session,ok,12:00~13:00的

一.项目概述 本项目主要用于互联网电商企业中,使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core.Spark SQL和

在idea中新建了一Spark的项目,在做项目的编译打包的时候,提示如下错误信息: Error:(, ) java: -source 1.5 中不支持 lambda 表达式 (请使用 -source 或更高版本以启用 lambda 表达式) 解决方法是: 第一步: File --> Project Stucture 选择项目设置Lanugage level, 如下图所示 第二步: File --> Settings --> Compiler --> Java Compiler设置b

之前发现创建一个新项目之后,无法添加scala class 创建新项目 选择maven项目,然后选择simple或者quickstart: 进入项目后,在Project Structure里面,在global libraries面板中,删除已有的scala-sdk,然后再添加: 然后再工程中添加scala文件夹,添加一个package,在package里面就可以添加scala文件了. Maven <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&q

mvn clean package打包maven-archetype-webapp项目时,打包后的jar包含项目中引用的jar包(解压后,在WEB-INF有一个lib目录,该目录下有所有依赖包). mvn clean package打包maven-archetype-quickstart项目时,打包后的jar为什么不包含项目中引用的jar包呢?这样就会导致,spark-submit运行spark应用时会报各种jar包找不到,还必须得人为地把依赖jar全部丢到${SPARK_HOME}/jars目

项目实施依赖: python,scrapy ,fiddler scrapy安装依赖的包: 可以到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/  下载 pywin32,lxml,Twisted,scrapy然后pip安装 项目实施开始: 1.创建scrapy项目:cmd中cd到需创建的文件目录下 scrapy startproject guazi 2.创建爬虫:cd到创建好的项目下 scrapy genspider gz guazi.com 3.分析目标网

eclipse在对spark的支持上并不友好,所以需要新下载并安装IntelliJ IDEA 2019.1.我下载安装的是专业版的,直接在网上搜索了破解码进行破解. 1. 配置java和scala IDE的配置是我陌生的,所以可能会有一些错误的多余的操作. 安装scala插件:选择Plugins-搜索scala—安装scala插件—重启 重启后选择新建项目,可以在项目选择中找到scala.我新建的是scala-IDE项目,在新建界面选择java SDK(java jdk目录)和SCALA SDK

用Idea搭建我们的Spark环境 用IDEA搭建我们的环境有很多好处,其中最大的好处,就是我们甚至可以在工程当中直接运行.调试我们的代码,在控制台输出我们的结果.或者可以逐行跟踪代码,了解spark运行的机制.因此我们选择了idea,当然Idea不是首选,当然也可以用其他工具.因为我们的Spark程序用scala和java写,需要有java环境来作为支撑.因此任何能够支撑java程序的开发工具,应该都能够搭建我们的Spark程序.我这里是MAC环境下,当然如果你是windows不用担心,这里只

const puppeteer = require('puppeteer'); (async () => { const fs = require("fs"); const rootUrl = 'https://www.guazi.com' const workPath = './contents'; if (!fs.existsSync(workPath)) { fs.mkdirSync(workPath) } const browser = await (puppeteer.

引言:本文直接翻译自Spark官方网站首页 Lightning-fast cluster computing 从Spark官方网站给出的标题可以看出:Spark——像闪电一样快的集群计算 Apache Spark™ 是一个应用于大规模数据处理的快速且通用的引擎. 速度 Spark在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce要快100多倍,在磁盘上则要快10多倍.它使用先进的DAG执行引擎来支持循环数据流和内存计算.   Logistic regression in Hadoop an