一.实验目的 (1)熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作: (2)熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4 Spark 版本:1.5.0 三.实验内容 实验一: 1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: 首先开始我们的第一步,打开linux系统中的终端. 请根据给定的实验数据,在 spark-

第一:两个文件的交集,并集前提条件:每个文件中不得有重复行1. 取出两个文件的并集(重复的行只保留一份)2. 取出两个文件的交集(只留下同时存在于两个文件中的文件)3. 删除交集,留下其他的行1. cat file1 file2 | sort | uniq > file32. cat file1 file2 | sort | uniq -d > file33. cat file1 file2 | sort | uniq -u > file3 第二:两个文件合并一个文件在上,一个文件在下c

第一:两个文件的交集,并集前提条件:每个文件中不得有重复行1. 取出两个文件的并集(重复的行只保留一份)2. 取出两个文件的交集(只留下同时存在于两个文件中的文件)3. 删除交集,留下其他的行1. cat file1 file2 | sort | uniq > file32. cat file1 file2 | sort | uniq -d > file33. cat file1 file2 | sort | uniq -u > file3 第二:两个文件合并一个文件在上,一个文件在下c

(1)两个文件的交集,并集前提条件:每个文件中不得有重复行1. 取出两个文件的并集(重复的行只保留一份)cat file1 file2 | sort | uniq > file32. 取出两个文件的交集(只留下同时存在于两个文件中的文件)cat file1 file2 | sort | uniq -d > file33. 删除交集,留下其他的行cat file1 file2 | sort | uniq -u > file3(2)两个文件合并一个文件在上,一个文件在下cat file1 f

1,合并+去重+分割 转载:shell 文件合并,去重,分割 - kakaisgood - 博客园 (cnblogs.com) 第一:两个文件的交集,并集前提条件:每个文件中不得有重复行1. 取出两个文件的并集(重复的行只保留一份)2. 取出两个文件的交集(只留下同时存在于两个文件中的文件)3. 删除交集,留下其他的行1. cat file1 file2 | sort | uniq > file32. cat file1 file2 | sort | uniq -d > file33. cat

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

SparkR(R on Spark)编程指南 Spark  2015-06-09 28155  1评论 下载为PDF    为什么不允许复制 关注iteblog_hadoop公众号,并在这里评论区留言并且留言点赞数排名前5名的粉丝,各免费赠送一本<大数据时代的算法:机器学习.人工智能及其典型实例>,活动截止至3月21日19:00,心动不如行动. 文章目录 1 概论 2 SparkR DataFrames 2.1 从SparkContext和SQLContext开始 2.2 创建DataFram

SparkR(R on Spark)编程指南 Spark  2015-06-09 28155  1评论 下载为PDF    为什么不允许复制 关注iteblog_hadoop公众号,并在这里评论区留言并且留言点赞数排名前5名的粉丝,各免费赠送一本<大数据时代的算法:机器学习.人工智能及其典型实例>,活动截止至3月21日19:00,心动不如行动. 文章目录 1 概论 2 SparkR DataFrames 2.1 从SparkContext和SQLContext开始 2.2 创建DataFram

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

1.文件合并 1.1文件上下合并 cat f1 f2> muti  (将文件f1.f2合并成文件muti,f1在上,f2在下) 1.2左右合并 paste f1 f2 > muti  (将文件f1.f2合并成文件muti,f1在左,f2在右,默认使用tab键隔开) 2.文件分割 2.1按行数分割 split -l 5 file (将文件file进行分割,每个分割后的小文件,行数不大于5) 2.2按大小切割 spilt -C 20M file (将文件file进行分割,每个分割后的文件最大为20

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or

[原创]使用python对视频/音频文件进行详细信息采集,并进行去重操作 转载请注明出处 一.关于为什么用pymediainfo以及pymediainfo的安装 使用python对视频/音频文件进行详细信息采集,并进行去重操作的核心是使用pymediainfo这个库 之前本人一直在试着用moviepy库中的VideoFileClip来获取视频/音频文件的详细信息,但效果不理想,一直报错根本无法解决. 直到本人发现了pymediainfo这个库,问题才得到解决(pymediainfo可以获取极其详

0x00 python学习路径 b站(哔哩哔哩)视频,w3cschool(详情百度),官方文档,各大群内获取资料等等方式 0x01 python的学习要点 open()函数:有两个参数,文件名跟模式,模式分四种 "r" - 读取 - 默认值.打开文件进行读取,如果文件不存在则报错. "a" - 追加 - 打开供追加的文件,如果不存在则创建该文件. "w" - 写入 - 打开文件进行写入,如果文件不存在则创建该文件. "x" -

博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/46980271 一. 文件打开关闭操作相关函数介绍 1. open 函数 (1) open 函数简介 open 函数解析 : -- 函数定义 : #include <fcntl.h> int open(const char *path, int oflag, ...); -- 函数作用 : 打开或者创建一个文件; -- 返回值 : 打开文件成功, 返回文件描述符; 如果失败, 返回

在linux下用文件描述符来表示设备文件盒普通文件,文件描述符是一个整型的数据,所有对文件的操作都是通过文件描述符来实现的. 文件描述符是文件系统中连接用户空间和内核空间的枢纽,当我们打开一个或者创建一个文件时,内核空间会创建相应的结构,并且生 成一个整型的变量传递给用户空间的对应进程,而进程则用这个文件描述符来对文件进行操作.要注意的是,文件描述符是一个有限的 资源,因此,在使用完毕后要及时释放,一般是调用close()函数来关闭的.在linux系统中有3个已经分配好的文件描述符,那就是标准

1. 多个PDF文件合并1.1 需求描述有时候,我们下载了多个PDF文件, 但希望能把它们合并成一个PDF文件.例如:你下载的数个PDF文件资料或者电子发票,你可以使用python程序合并成一个PDF文件,无论是阅读或是打印都更方便些. 1.2. 技术分析首先,我们要读取某一个目录(为了简化,我们假设Python代码和PDF文件都放在此目录下)的所有PDF文件,然后调用 PdfFileMerger 库进行合并,最后打印输出文件完成. 1.3. 代码实现remove_pdf_file(file):

Linux 系统中的各种输入输出,设计为"一切皆文件".各种各样的IO统一用文件形式访问. 文件类型及基本操作 Linux 系统的大部分系统资源都以文件形式提供给用户读写.这些文件可以分为: 普通文件:即一般意义上的磁盘文件: 设备文件:系统中的具体设备: 管道文件.FIFO 文件:用于进程间通信: 套接字(socket)文件:用于网络通信方面. 文件的通用操作为:打开.关闭.读.写.创建.对应 Linux 系统的 API 接口函数分别为 open().close().read().w

(一)文件和注册表 对于文件系统操作,相关的类几乎都在System.IO名称空间中,而注册表操作由System.Win32名称空间中的类来处理. (二)管理文件系统 System.MarshalByRefObject--这是.NET类中用于远程操作的基对象类,它允许在应用程序域之间编组数据. FileSystemInfo--这是表示任何文件系统对象的基类. FileInfo和File--这些类表示文件系统上的文件. DirectoryInfo和Directory--这些类表示文件系统上的文件夹.

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能