How to implement connection pool in spark https://github.com/YulinGUO/BigDataTips/blob/master/spark/How%20to%20implement%20connection%20pool%20in%20Spark.md 问题所在 在Spark Streaming Guid中,提到: dstream.foreachRDD { rdd => rdd.foreachPartition { partitionO

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro

MongoDB Connector for Spark Spark Connector Scala Guide spark-shell --jars "mongo-spark-connector_2.11-2.0.0.jar,mongo-hadoop-core-2.0.2.jar,mongo-java-driver-3.4.2.jar" import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.mongodb.spark._ import

用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误: ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0 (TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据,可以用 bash spark-submit --help 中查看到自己代码的运行内存,即: --driver-memory MEM

一. 在python脚本中, 我们通常可以使用pymongo模块实现与mongodb数据库的交互, 但是在使用Django框架进行定制开发的web server 项目中, 仍然使用pymongo模块的话, 显然是过于“原始”,这时可以考虑使用 mongoengine 模块, 通过这个模块, 可以封装数据模型, 然后以orm的形式进行crud,实现对mongodb数据库的操作. 这里仅对如何快速的使用这个模块做一个简单说明. 二. 安装 mongoengine pip install mongoe

今天学习了下scala中的链式调用风格的实现,在spark编程中,我们经常会看到如下一段代码: sc.textFile("hdfs://......").flatMap(_.split(" ")).map(_,1).reduceByKey(_ + _)........ 这种风格的编程方法叫做链式调用,它的实现方法见下面的代码: class Animal {def breathe : this.type = this}class Cat extends Animal

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/5uuKOP38d6s/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_

一.mongoDB中的连接池 刚上手MongoDB,在做应用时,受以前使用关系型数据库的影响,会考虑数据库连接池的问题! 关系型数据库中,我们做连接池无非就是事先建立好N个连接(connection),并构建成一个连接池(connection pool),提供去连接和归还连接等操作. 而在MongoDB中,我们先来看看怎么进行操作,以insert为例: Mongo m = new Mongo( "localhost" , 27017 ); DB db = m.getDB( "

idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependenci

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式

为何要学Mongoose? Mongoose是MongoDB的一个对象模型工具,封装了MongoDB对文档的的一些增删改查等常用方法,让NodeJS操作Mongodb数据库变得更加灵活简单. 0.安装nodejs和mongoDB->MongoDB的安装 1.创建express工程 2.进入工程目录安装mongoose并引入依赖: npm install --save mongoose 3.使用mongoose连接mongoDB数据库 var express = require('express'

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

使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp

本文旨在介绍Scala在其他语言中不太常见的符号含义,帮助理解Scala Code. 随着我对Scala学习的深入,我会不断增加该篇博文的内容. 修改记录 ----2016.11.23  新增scala中最神秘强大的下划线(_)用处 下面介绍Scala中的符号: :::三个冒号运算符:表示list的连接操作 val one = List(1,2,3) val two = List(4,5,6) val three = one:::two 输出结果为:three: List[Int] = List

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

使用Scala编写Spark程序求基站下移动用户停留时长TopN 1. 需求:根据手机基站日志计算停留时长的TopN 我们的手机之所以能够实现移动通信,是因为在全国各地有许许多多的基站,只要手机一开机,就会和附近的基站尝试建立连接,而每一次建立连接和断开连接都会被记录到移动运营商的基站服务器的日志中. 虽然我们不知道手机用户所在的具体位置,但是根据基站的位置就可以大致判断手机用户的所处的地理范围,然后商家就可以根据用户的位置信息来做一些推荐广告. 为了便于理解,我们简单模拟了基站上的一些移动用户

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

参考资料: scala中常用但其他语言不常见的符号含义 Scala学习六:Scala中的特殊字符 =>(匿名函数) 参考文档:scala => 用法 匿名函数 => 匿名函数,在Spark中函数也是一个对象可以赋值给一个变量. Spark的匿名函数定义格式: (形参列表) => {函数体} 所以,=>的作用就是创建一个匿名函数实例. 比如:(x:Int) => x +1 ,就等同于下面的Java方法: public int function(int x) { retur

一. var express = require('express'); var mongodb = require('mongodb'); var app = express(); app.use(express.static('./website')); var url = 'mongodb://localhost:10089/test'; mongodb.MongoClient.connect(url, function (err, db) { if (err) { console.log

背景 使用spark执行mapPartitionsWithIndex((index,iterator)=>{....}),在执行体中将iterator进行一次迭代后,再次根据iterator执行迭代,iterator迭代体未执行. 猜想及验证过程 猜测iterator只能执行一次迭代. 测试例子如下: val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) val rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex{(index,iterator)=>{ var r

Scala中没有静态类型,但是有有“伴侣对象”,起到类似的作用. Scala中类对象中不可有静态变量和静态方法,但是提供了“伴侣对象”的功能:在和类的同一个文件中定义同名的Object对象:(须在同一文件中:main方法定义在Object对象中) private[spark] class Client( val args: ClientArguments, val hadoopConf: Configuration, val sparkConf: SparkConf) extends Loggi