一.使用数据 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools inc

Receiver 从数据源接收数据,然后把数据存储在内存中供spark streaming使用,在本地运行spark streaming不能设置master为local或者local[1],此时运行的线程只有一个,因为需要一个线程去运行Receiver接收数据,因此,就没有线程去处理数据了 代码 def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("SparkStreamDemo") //

利用python来操作spark的词频统计,现将过程分享如下: 1.新建项目:(这里是在已有的项目中创建的,可单独创建wordcount项目) ①新建txt文件: wordcount.txt (文件内容: 跟词频统计(一)中文件一致) ②创建py文件: word.py from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf conf = SparkConf().setAppName('word').setMaster('loc

在开发环境下实现第一个程序wordcount 1.下载和配置scala,注意不要下载2.13,在spark-core明确支持scala2.13前,使用2.12或者2.11比较好. https://www.scala-lang.org/download/ 2.windows环境下的scala配置,可选 3.开发工具IDEA环境设置,全局环境添加scala的sdk,注意scala的源码要手动下载和添加 4.在IDEA中新建MAVEN项目,添加scala框架支持 5.在MAVEN工程添加spark-c

1 读取本地文件 ./spark-shell scala> val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/wordfile1.txt")textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///home/hadoop/wordfile1.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24 scala> textFile

1.基础环境搭建 1.1运行环境说明 1.1.1硬软件环境 主机操作系统:Windows 64位,四核8线程,主频3.2G,8G内存 虚拟软件:VMware Workstation Pro 虚拟机操作系统:CentOS7 64位,单核,2G内存 1.1.2集群网络环境 集群包含三个节点,节点之间可以免密码SSH访问,节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址 机器名 核数/内存 用户名 1 192.168.1.61 hadoop1 1核/2G hadoop 2 192.168.1.62 ha

转载来自:http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3941878.html 在VMWare 中准备第二.第三台运行Ubuntu系统的机器:   在VMWare中构建第二.三台运行Ubuntu的机器和构建第一台机器完全一样,再次不在赘述.. 与安装第一台Ubuntu机器不同的几点是: 第一点:我们把第二.三台Ubuntu机器命名为了Slave1.Slave2,如下图所示: 创建完的VMware中就有三台虚拟机了: 第二点:为了简化Hadoop的配置,保持最小化的H

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

一.Eclipse(scala IDE)开发local和cluster (一). 配置开发环境 要在本地安装好java和scala.  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的.推荐 2.10.4,java版本最好是1.8.所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配置好. 下载scala IDE for eclipse安装 连接:http://scala-ide.org/download/sdk.html  打开ide新建scala project  点击file

Spark 的情感分析 本文描述了基于 Spark 如何构建一个文本情感分析系统.文章首先介绍文本情感分析基本概念和应用场景,其次描述采用 Spark 作为分析的基础技术平台的原因和本文使用到技术组件,然后介绍基于 Spark 如何构建文本情感分析系统,最后提出几种提高正确率的方法. 9 评论   IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码

GraphX Programming Guide 概述 入门 属性 Graph 示例属性 Graph Graph 运算符 运算符的汇总表 Property 运算符 Structural 运算符 Join 运算符 邻域聚合 聚合消息 (aggregateMessages) Map Reduce Triplets Transition Guide (Legacy) 计算级别信息 收集相邻点 Caching and Uncaching Pregel API Graph 建造者 Vertex and E

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala

1.Spark中的Python和Scala的Shell (1): Python的Spark Shell 也就是我们常说的PySpark Shell进入我们的Spark目录中然后输入 bin/pyspark (2): Scala中的Shell bin/spark-shell 利用spark进行行数的统计 例如:Scala版本的 val lines=sc.textFile("/home/txp/test.txt") #创建一个名为lines 的RDD lines.count() #统计RD

软工实践作业(五) GitHub 作业链接 结对博客 031602240 具体分工 PSP表格 代码规范 解题思路与设计说明 爬虫使用 代码组织与内部实现设计(类图) 算法关键 实现方法 流程图 附加题 设计的创意独到之处 实现思路 实现成果展示 关键代码 性能分析 单元测试 GitHub签入记录 遇到的困难 评价队友 值得学习的地方 需要改进的地方 学习进度条 具体分工 许郁杨:WordCount代码.文档编写: 温伊倩:爬虫.附加功能设计和实现.部分文档编写. 我们首先详细阅读了作业要求,明

问题描述: 给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成.如果可以构成,返回 true :否则返回 false. (题目说明:为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思.) 注意: 你可以假设两个字符串均只含有小写字母. canConstruct("a", "b") -> false canConstruct("

ElasticSearch 2 (22) - 语言处理系列之标记规范化 摘要 将文本拆解成标记只是工作的一半.为了使这些标记更容易被搜索到,它们需要经过一个规范化的处理过程,以移除相同单词间不重要的差异(比如:大小写).或许我们还需要移除一些重要的差异,让esta.ésta和 está 可以作为相同的词被搜索.是会搜索 déjà vu 还是 deja vu 呢? 这是标记过滤器的工作,它从标记器接收一个标记流.我们可以有多个标记过滤器,他们各司其则,每个都将它们前一个标记过滤器的输出作为自己的新

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

在文章开头给出结对同学的博客链接.本作业博客的链接.你所Fork的同名仓库的Github项目地址 本作业博客链接 github pair c 031602136魏璐炜博客 031602139徐明盛博客 给出具体分工 徐明盛:代码修改,消除警告,性能分析改进,爬虫 魏璐炜:单元测试,编写样例 本次作业沿用了徐明盛同学的代码,因此任务分配主要出于效率的考量:徐明盛同学熟悉自己的代码:魏璐炜同学只需要清楚函数接口便可以编写单元测试. 此外的爬虫和附加题没有硬性要求,按时间自行分配.各自都有进行尝试.

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取 特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数

Package Contents To train your own GloVe vectors, first you tools. An example is included in demo.sh, which you can modify as necessary. This four main tools in this package are: ) vocab_count This tool requires an input corpus that should already co