为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

课程主要实用内容: 1.spark实验环境的搭建 2.4个lab的内容 3.常用函数 4.变量共享   1.spark实验环境的搭建(windows)   a. 下载,安装visualbox 管理员身份运行;课程要求最新版4.3.28,如果c中遇到虚拟机打不开的,可以用4.2.12,不影响 b. 下载,安装vagrant,重启 管理员身份运行 c. 下载虚拟机 c1.将vagrant加入path,D:\HashiCorp\Vagrant\bin c2.创建虚拟机存放的目录,比如myvagrant

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写

科技进步.产品迭代.公司演化.组织变迁……不变的是用户的情绪和人性. 那些信奉“用户驱动”的人,从普通人变成了行业大佬,建立了自己的世界.乔布斯.马化腾.马云.雷军.张小龙.周鸿祎.傅盛……这些改变世界样貌的产品经理,究竟具备一种怎样的能力? 产品思维,需要我们根据观察和判断,建立系统能力,向用户交付确定性. 运用交互的能力,在连接和迭代中,深化与用户的关系. 这也构成了<梁宁 · 产品思维30讲>的?5?个课程模块—— 1.同理心:看懂情绪,找到天分 2.机会判断:从一个“点”,看到一个“体

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等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.页面跳转行为.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. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

最课程(www.zuikc.com) 软件开发培训,在线软件培训的创新者!我们的创新在于: 1:一次购买,终身服务.每个最课程学员都会分配一位专职教师及一位监管教师,点对点跟进课程进度,直到您学会课程中的知识点为止: 2:绝不是给您一套视频自己看去,而是,文字串讲视频,任务配合课程,讲师Peer to Peer审核代码.QQ.EMAIL.微信不限形式在线支持: 3:学完一小节,想学下一节?绝不是您说了算,讲师会评估您本节学习效果,合格了,我们才开始下面的课程: 4:只是学编码?绝不仅仅!除了编码

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30816.html Spark实战高手之路 系列书籍  http://down.51cto.com/tag-Spark%E6%95%99%E7%A8%8B.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:

王家林 Spark公开课大讲坛第一期:Spark把云计算大数据速度提高100倍以上 http://edu.51cto.com/lesson/id-30815.html Spark实战高手之路 系列书籍 -http://down.51cto.com/tag-spark%E8%AE%B2%E4%B9%89.html 王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859) 中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者: 云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家:

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,

        之前我们讲过,在Spark ML中所有的机器学习模型都是以参数作为划分的,树相关的参数定义在treeParams.scala这个文件中,这里构建一个关于树的体系结构.首先,以DecisionTreeParams作为起始,这里存储了跟树相关的最基础的参数,注意它扩展自PredictorParams.接下来为了区分分类器和回归器,提出了TreeClassifierParams和TreeRegressorParams,两者都直接扩展自Params,分别定义了树相关的分类器和回归器所需要

所以我基本上分为三篇文章来介绍此类软件的开发: 第一篇是关于XMPP 协议是啥,IM 是啥以及一个比较有名的开源实现,该开源实现包括三个部分(Spark.Smack和Openfire): 第二篇讲如何开发基于Spark 的客户端IM 插件部分: 第三篇讲如何开发基于Openfire 服务器端的插件部分. 好了,进入正题吧. 什么是XMPP? Extensible Messaging and Presence Protocol,简单的来讲,它就是一个发送接收处理消息的协议,但是这个协议发送的消息,

python工程师成长之路精品课程(全套)  有需要联系我:QQ:1844912514 什么是Python? Python是一门面向对象的编程语言,它相对于其他语言,更加易学.易读,非常适合快速开发. python的优势? Python具有简单.易学.免费.开源.可移植.可扩展.可嵌入.面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底. 作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的,国内:豆瓣.搜狐.金山.腾讯.网易.百度等国内知名公司及国际大公司都用

转载自:http://blog.csdn.net/erfucun/article/details/52312682 本博文主要内容包括: 技术实现foreachRDD与foreachPartition解析 foreachRDD与foreachPartition实现实战 一:技术实现foreach解析: 1.首先我们看一下Output Operations on DStreams提供的API:   SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法,该方

2019年 第13期<python3自动化测试selenium+接口>课程,5月25号开学! 主讲老师:上海-悠悠 上课方式:QQ群视频在线教学 本期上课时间:5月25号-7月28号,每周六.周日晚上20:30-22:30 报名费:报名费2000一人(周期2个月) 联系QQ:283340479 个人成就: 1.个人博客,百度直接搜索:上海-悠悠博客 2.个人原创微信公众号:yoyoketang 3.已经在百度阅读上线的python四大名著,百度搜索:百度阅读,再搜索书名: <seleni

http://chuansong.me/n/2294260949029 8 年前,我的主业是产品经理,产品思维改变了我认识世界的方式,让我明白司空见惯的设计,也有其底层逻辑. 几年后我接触培训.运营自媒体--基于产品能力,我从 IT 男变成了创业者. 年前,在得到 App 听完<梁宁· 产品思维 30 讲>,我整个人被点燃了. 梁宁,著名产品人,江湖人称中关村第一才女. 湖畔大学产品模块学术主任.百度顾问,曾任联想.腾讯高管,工作经历横跨 BAT,与京东.美团.小米等企业有长期深度交流. 在学

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with

Spark 定制版:003~Spark Streaming(三) 本讲内容: a. Spark Streaming Job 架构和运行机制 b. Spark Streaming Job 容错架构和运行机制 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课谈到Spark Streaming是基于DStream编程.DStream是逻辑级别的,而RDD是物理级别的.DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD.对DStream的操