一.通过RDD实战电影点评系统 日常的数据来源有很多渠道,如网络爬虫.网页埋点.系统日志等.下面的案例中使用的是用户观看电影和点评电影的行为数据,数据来源于网络上的公开数据,共有3个数据文件:uers.dat.ratings.dat和movies.dat. 其中,uers.dat的格式如下: UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code ,这个文件里共有6040个用户的信息,每行中用“::”隔开的详细信息包括ID.性别(F.M分别表示女性.男性).年龄(使用

目录 前言 缓冲区分析 多种类型要素栅格化 总结 参考链接 一.前言        上两篇文章介绍了如何使用Geotrellis进行矢量数据栅格化以及栅格渲染,本文主要介绍栅格化过程中常用到的缓冲区分析以及同一范围内的多种类型要素栅格化.        本文主要记录今天过程中碰到的两个问题,第一个问题就是线状要素在进行栅格化的时候只有单个像素,看不出应有的效果:第二个问题就是同一地区的数据既包含面状要素,又包含了线状要素,普通方式只能栅格化成两套数据.下面我为大家介绍解决这两个问题的方法(当然若

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************

本系列专属github地址:https://github.com/ios122/spark_lagou 前言 我觉得如果动笔,就应该努力地把要说的东西表达清楚.今后一段时间,尝试下系列博客文章.简单说,如果心里想表达想分享的,就适当规划组织下,使其相对自成体系,以便于感兴趣但可能刚好某个领域还不是很熟的人,也能很好地入手.系列文章,我会努力避免过于主观化的描述,同时吸取以往的经验,尽量给每个系列的文章都设置一个单独的 github 项目,供查阅参考. Spark 系列文章规划 Spark系列,因

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

简述 本文,意在以最小的篇幅,来帮助对大数据和Spark感兴趣的小伙伴,能尽快搭建一个可用的Spark开发环境.力求言简意赅.文章,不敢自称BMR的最佳实践,但绝对可以帮助初学者,迅速入门,能够专心于Spark本身的学习和实践.不服的童鞋,可以先自己折腾下BMR,再返回来读这篇文章O(∩_∩)O哈! 创建 BMR 实例 假定,你已经有了一个经过认证的百度开发者账号,就像系列第一篇文章讲的那样.什么?没有?那基本,没有必要继续往下读了,明天再来吧.没有经过认证的百度开发者账号,应该是没有权限创建

DAGScheduler概述:是一个面向Stage层面的调度器: 主要入参有: dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get) rdd: final RDD: cleanedFunc: 计算每个分区的函数: resultHander: 结果侦听器: 主要功能如下: 1.接收用户提交的job; 2.将job根据类型划分为不同的stag

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

概述 前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 如果用传统编程语言工具? 假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs. 我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职

要获取什么样的数据? 我们要获取的数据,是指那些公开的,可以轻易地获取地数据.如果你有完整的数据集,肯定是极好的,但一般都很难通过还算正当的方式轻易获取.单就本系列文章要研究的实时招聘信息来讲,能获取最近一个月的相关信息,已是足矣. 如何获取数据? 爬虫,也是可以的,作为一个备选方案.但是,我注意到拉勾网本身的数据,是通过ajax请求更新的,所以批量获取变得更加简单.基于ajax请求来获取数据,方式有很多,这里我演示其中的自认为较为简单通用的一种: 使用 curl 模拟 ajax 请求获取数据.

CVE-2016-0143漏洞分析 0x00 背景 4月20日,Nils Sommer在exploitdb上爆出了一枚新的Windows内核漏洞PoC.该漏洞影响所有版本的Windows操作系统,攻击者利用成功后可获得权限提升,微软在4月补丁日修复了该漏洞. 0x01 漏洞分析 Nils Sommer并没有说明该漏洞为何种类型的漏洞,咋看崩溃场景会认为是NULL Pointer dereference或者UAF漏洞,粗略分析后,觉得是整数溢出漏洞,但是最后还是将其定义为特殊的NULL Point

在Spark中,每一个RDD是对于数据集在某一状态下的表现形式,比如说:map.filter.group by等都算一次操作,这个状态有可能是从前一状态转换而来的: 因此换句话说一个RDD可能与之前的RDD(s)有依赖关系:RDD之间存在依赖关系: 根据依赖关系的不同,可以将RDD分成两种不同的类型:宽依赖和窄依赖. 窄依赖:一个父RDD的partition至多被子RDD的某个partition使用一次: 宽依赖:一个父RDD的partition会被子RDD的partition使用多次,需要sh

经过前面文章的SparkContext.DAGScheduler.TaskScheduler分析,再从总体上了解Spark Job的调度流程 1.SparkContext将job的RDD DAG图提交给DAGScheduler: 2.DAGScheduler将job分解成Stage DAG,将每个Stage的Task封装成TaskSet提交给TaskScheduler:窄依赖以pipeline方式执行,效率高: 3.TaskScheduler将TaskSet中的一个个Task提交到集群中去运行:

TaskScheduler概述: TaskScheduler是一个可插拔任务调度接口,通过不同的SchedulerBackend进行任务的调度.主要功能如下: 1.一个TaskScheduler只为一个SparkContext服务,接收DAGScheduler提交过来的一组组的TaskSet: 2.TaskScheduler将task提交到集群中并执行,如果其中某个Task执行失败则重试之:TaskScheduler将TaskSet对应的执行结果返回才DAGScheduler: 3.TaskSc

SparkContext作为整个Spark的入口,不管是spark.sparkstreaming.spark sql都需要首先创建一个SparkContext对象,然后基于这个SparkContext进行后续RDD的操作:所以很有必要了解下SparkContext在初始化时干了什么事情. SparkContext初始化过程主要干了如下几件事情: 1.根据SparkContext的构造入参SparkConf创建SparkEnv: 2.初始化SparkUI; 3.创建TaskScheduler: 4

前言 第一章 Spark简介 本章将对Spark做一个介绍,以及它的一些基本概念 Spark是什么? Spark生态系统BDAS Spark架构 Spark分布式与单机多核架构的异同 Spark的企业级应用 第二章 Spark集群的部署 Spark程序模型 弹性分布式数据集 Spark算子分类及功能 第三章 Spark计算模型 第四章 Spark工作机制详解 第五章

package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import java.sql.DriverManager;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD

先来个普通的数组: scala> var arr=Array(1.0,2,3,4) arr: Array[Double] = Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0) 可以将它转换成一个Vector: scala> import org.apache.spark.mllib.linalg._ scala> var vec=Vectors.dense(arr) vec: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [1.0,2.0,3.0,4.0

CVE-2015-5122 简要分析 背景 最近在学习Flash漏洞的分析,其与IE漏洞的分析还是有诸多的不同(不便)之处,折腾了一阵子终于克服了没有符号表.Flash的超时定时器等问题.所以找到了去年HT事件其中的一个Flash漏洞,练练手,分析和学习. 分析 测试环境:Win7 64bit+IE10+Flash 17.0.0.169 在exp开始的时候会先判断系统是64位还是32位,然后调用利用的关键函数TryExp1. 1. InitArray 在函数TryExp1中,其会先创建一个大小为

一.何谓Atomic?   Atomic一词跟原子有点关系,后者曾被人认为是最小物质的单位.计算机中的Atomic是指不能分割成若干部分的意思.如果一段代码被认为是Atomic,则表示这段代码在执行过程中,是不能被中断的.通常来说,原子指令由硬件提供,供软件来实现原子方法(某个线程进入该方法后,就不会被中断,直到其执行完成) 在x86 平台上,CPU提供了在指令执行期间对总线加锁的手段.CPU芯片上有一条引线#HLOCK pin,如果汇编语言的程序中在一条指令前面加上前缀"LOCK",

参考:https://www.raywenderlich.com/270-unreal-engine-4-particle-systems-tutorial (使用了一个飞机射击游戏的粒子来展示,全英文) 虚幻引擎中文文档:http://api.unrealengine.com/CHN/ 详细的官方“级联粒子系统”cascade文档入口:http://api.unrealengine.com/CHN/Engine/Rendering/ParticleSystems/index.html 首先,我