gcd.scala object gcd{ def main(args:Array[String]){ println( gcd1(args(0).toInt,args(1).toInt)) println( gcd2(args(0).toInt,args(1).toInt)) } def gcd1(x:Int,y:Int):Int={ var a=x var b=y while(a!=0){ var temp=a a=b%a b=temp } b } def gcd2(x:Int,y:Int)

[TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textFile("hdfs://***") RDD中的filter函数过滤带有'ERROR'的行,输出errors(一个RDD) var errors = file.filter(line=>line.contains("ERROR")) RDD中的count函数返回&q

spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark计算引擎剖析与动手实践 目标: 1. 理解Spark计算引擎的理论知识 2. 动手实践更深入的理解Spark计算引擎的细节 3. 通过编程案例加深理解

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

一.计算最大公约数 1.小学时候一般采用质因数分解法,一般使用短除得到结果,下面用一种最初级的方法求最大公约数 function gcd2(a,b){ var result = 1; for(var i = 1; i <= a && i <= b; i++ ){ if(a%i == 0 && b%i == 0 ){ result = i; } } return result; } 2.使用欧里几德算法,辗转相除法.具体原理自行百度.下面给出两种代码算法 递归 f

首先在Linux环境安装spark: 可以从如下地址下载最新版本的spark: https://spark.apache.org/downloads.html 这个下载下来后是个tgz的压缩包,解压后spark环境就安装好了 或者从github上下载: #git clone git://github.com/apache/spark.git 安装好后,进入到spark的根目录,就可以通过spark提供的一些脚本命令行来用spark进行计算了,一个例子 ./bin/spark-submit exa

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:计算最大公约数 * */ public class Exercise05_14 { public static void main(String[] args){ int min=0; Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.println("输入两个数"); int number1=input.ne

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过

RDD弹性分布式数据集 RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据缓存在内存中,后续的查询能够重用这些数据,这极大地提升了查询速度. Resilient:RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中. Distributed:RDD中的数据是分布式存储

整个Spark框架都是基于RDD算子来进行计算的. What is RDD? Resilient Distributed Dataset(RDD),分布式弹性数据集,是Spark上的一个核心抽象 表示用于并行计算的,不可修改的,对数据集合进行分片的数据结构 简单地,可以将RDD看成是Spark平台上的通用货币 在Spark上,针对各种各样的计算场景存在着各种各种的RDD,这些RDD拥有一些共同的操作,例如map,filter,persist等,就好像RDDs都是一个总RDD的子类一样,拥有所有R

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

X-Pack Spark服务通过外部计算资源的方式,为Redis.Cassandra.MongoDB.HBase.RDS存储服务提供复杂分析.流式处理及入库.机器学习的能力,从而更好的解决用户数据处理相关场景问题. RDS & POLARDB分表归档到X-Pack Spark步骤 一键关联POLARDB到Spark集群 一键关联主要是做好spark访问RDS & POLARDB的准备工作. POLARDB表存储 在database ‘test1’中每5分钟生成一张表,这里假设为表 'tes

下图 中描述了 Spark 的输入.运行转换.输出.在运行转换中通过算子对 RDD进行转换.算子是 RDD 中定义的函数,可以对 RDD 中的数据进行转换和操作.‰ 输入:在 Spark 程序运行中,数据从外部数据空间(例如, HDFS. Scala 集合或数据)输入到 Spark,数据就进入了 Spark 运行时数据空间,会转化为 Spark 中的数据块,通过 BlockManager 进行管理. 运行:在 Spark 数据输入形成 RDD 后,便可以通过变换算子 f liter 等,对数据操

/*求两个数的最大公约数*/ CREATE FUNCTION f_GetGys ( @num1 BIGINT , @num2 BIGINT ) RETURNS BIGINT AS BEGIN DECLARE @m BIGINT; DECLARE @i BIGINT; IF ( @num1 < @num2 )--确保@num1永远是大的 @num2永远是小的 BEGIN SET @m = @num2; SET @num2 = @num1; SET @num1 = @m; END; SET @i =

a=4 b=2 def gcd(a,b): return a if b==0 else gcd(b,a%b) def lcm(a,b): return a*b//gcd(a,b) print(gcd(a,b))#最大公约数 print(lcm(a,b))#最小公倍数

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[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理