形式:(参数)=> 表达式  [ 一种匿名函数 ] 例1:map(x => x._2) 解:x=输入参数,“=>” 右边是表达式(处理参数): x._2 : x变为(**,x,**...)元组的第二个元素: map ():将每一条输入参数映射为一个新的对象,在spark中会生成新的RDD,如下 flatmap ()对比 例2:filter(line=>line.split(",")=="Tom")- 过滤 解:先 line.split(“,”

/// 定义一个函数AddNoise,参数分别为rdd,Fraction.其中rdd为(BreezeDenseMatrix, BreezeDenseMatrix)元组构成的RDD.Fraction为一个Double.返回一个(BreezeDenseMatrix, BreezeDenseMatrix)元组构成的RDD. def AddNoise(rdd: RDD[(BDM[Double], BDM[Double])], Fraction: Double): RDD[(BDM[Double], BD

The versatility of Apache Spark’s API for both batch/ETL and streaming workloads brings the promise of lambda architecture to the real world. Few things help you concentrate like a last-minute change to a major project. One time, after working with a

在idea中新建了一Spark的项目,在做项目的编译打包的时候,提示如下错误信息: Error:(, ) java: -source 1.5 中不支持 lambda 表达式 (请使用 -source 或更高版本以启用 lambda 表达式) 解决方法是: 第一步: File --> Project Stucture 选择项目设置Lanugage level, 如下图所示 第二步: File --> Settings --> Compiler --> Java Compiler设置b

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 目标 市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据.但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果?这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构.我们将利用Apache Spark(Core,SQL,Streaming),Apache Parquet,Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据.还包括清晰的代码和直观的演示! 简史 Apache Hadoop的丰富历

[学习笔记] Win7 Eclipse 搭建spark java1.8(lambda)环境:WordCount helloworld例子 lambda表达式是java8给我们带来的一个重量的新特性,借用lambda表达式可以让我们的程序设计更加简洁. package com;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.

通常,我们希望能够在lambda表达式的闭合方法或类中访问其他的变量,例如: package java8test; public class T1 { public static void main(String[] args) { repeatMessage("Hello", 20); } public static void repeatMessage(String text,int count){ Runnable r = () -> { for(int i = 0; i 

单机运行 一.环境准备 Flume 1.6.0 Hadoop 2.6.0 Spark 1.6.0 Java version 1.8.0_73 Kafka 2.11-0.9.0.1 zookeeper 3.4.6 二.配置 spark和hadoop配置见() kafka和zookeeper使用默认配置 1.kafka配置 启动 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 创建一个test的topic bin/kafka-topics. --

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

Apache Spark简介 Apache Spark是一个高速的通用型计算引擎,用来实现分布式的大规模数据的处理任务. 分布式的处理方式可以使以前单台计算机面对大规模数据时处理不了的情况成为可能. Apache Spark安装及配置(OS X下的Ubuntu虚拟机) 学习新东西最好是在虚拟机下操作,以免对现在的开发环境造成影响,我的系统是OS X,安装的是VirtualBox虚拟机,然后在虚拟机里安装的Ubuntu系统. VirtualBox安装方法请查看教程: YouTube: Instal

Spark-Eclipse开发环境WordCount 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 安装eclipse 解压eclipse-jee-mars-2-win32-x86_64.zip JavaWordcount 解压spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz 创建 Java Project-->Spark 将spark-2.0.0-bin-hadoop2.6下的jars里面的jar全部复制到Spark项目下的lib下 Add Build Path package com.

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps

1.介绍 Spark是基于Hadoop的大数据处理框架,相比较MapReduce,Spark对数据的处理是在本地内存中进行,中间数据不需要落地,因此速度有很大的提升.而MapReduce在map阶段和Reduce阶段后都需要文件落地,对于连续的数据处理,就需要写多个MapReduce Job接力执行. 最近分析用户查询日志提取共现查询,流程如下:a.先获得<uid, query>对:b.合并同一个uid的queries,组成共现query对<query1, query2>, <

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi

一.安装ipython 下载ipython, https://pypi.python.org/packages/source/i/ipython/ipython-2.2.0.tar.gz#md5=b91d3724f655a8e16d022772f696cfd5 cd /app/softwares/ipython tar -zxvf ipython-2.2.0.tar.gz cd ipython-2.2.0 python2.7 setup.py install ln -s /usr/local/p