RDD:RDD分区数,若从HDFS创建RDD,RDD的分区就是和文件块一一对应,若是集合并行化形式创建,RDD分区数可以指定,一般默认值是CPU的核数. task:task数量就是和分区数量对应. 一.transformation算子: (1)map(func):将函数应用于RDD中的每一个元素,将返回值构成新的RDD. rdd.map(x=>x+1) 如:{1,2,3,3}    结果为 {2,3,4,4} (2)mapPartitions(func):函数中传入的参数是迭代器,迭代器里面保存

关联 DStream 和 RDD transform(func) Return a new DStream by applying a RDD-to-RDD function to every RDD of the source DStream. This can be used to do arbitrary RDD operations on the DStream. 黑名单过滤 实现思路: 拿到访问日志,直接是DStream, 在数据库中建立需要过滤的字段,拿到后,需要转成RDD, 设置为

一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr

SparkStreaming练习之StreamingTest,UpdateStateByKey,WindowOperator 一.SparkStreaming算子操作 1.1 foreachRDD 1.2 transform 1.3 updateStateByKey 1.4 操作窗口 二.Driver HA(Standalone或者Mesos) 三.Output操作 算子操作实例 1 pom.xml 2 StreamingTest 3 UpdateStateByKey 4 WindowOpera

2012年9月,W3C组织发布了CSS3变形工作草案.CSS3变形允许CSS把元素转变为2D 或3D空间,这个草案包括了CSS3 2D变形和CSS3 3D变形. CSS3变形是一些效果的集合,比如平移.旋转.缩放和倾斜效果,每个效果都被称作为变形函数(Transform Function),它们可以操控元素发生旋转.缩放.和平移等变化.这些效果在之前都需要依赖图片.Flash或JavaScript才能完成.而使用 纯CSS来完成这些变形则无需加载这些额外的文件,再一次提升了你的开发效率,还提高了

RDD 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.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable:可类比String,它也是不可变的,但是可有很多方法,如切分... 1. RDD的属性 每

一.combineByKey算子简介 功能:实现分组自定义求和及计数. 特点:用于处理(key,value)类型的数据. 实现步骤: 1.对要处理的数据进行初始化,以及一些转化操作 2.检测key是否是首次处理,首次处理则添加,否则则进行分区内合并[根据自定义逻辑] 3.分组合并,返回结果 二.combineByKey算子代码实战 package big.data.analyse.scala.arithmetic import org.apache.spark.sql.SparkSession

摘要:华为云数据库高级内核技术专家详解GaussDB(for MySQL)Partial Result Cache特性,如何通过缓存中间结果对算子进行加速? 本文分享自华为云社区<GaussDB创新特性解读:Partial Result Cache,通过缓存中间结果对算子进行加速>,作者:GaussDB 数据库 . 为了加速查询性能,传统的关系型数据库,比如Oracle.DB2,都有结果集缓存的特性,用来缓存一条查询语句的结果集.如果后续同样的语句被查询,数据库将直接从结果集缓存中获取结果,而

导读:随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.本文由阿里AnalyticDB团队出品,近万字长文,首次深度解读阿里在海量数据实时分析领域的多项核心技术. 数字经济时代已经来临,希望能和业界同行共同探索,加速行业数字化升级,服务更多中小企业和消费者.   挑战 随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多,数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和

官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.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

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

1.  介绍 Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架,建立在Spark Core之上,与Spark SQL.GraphX.MLib相并列. Spark Streaming是Spark Core的扩展应用,具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. 可以监控来自Kafka.Flume.HDFS.Twitter.Socket套接字等数据,通过复杂算法及一系列的计算分析数据,且可将分析结果存入HDFS.数据库或前端页面. 2. 工作原理 Spark的核心是RDD(或DataF

本文讲解Spark流数据处理之Spark Streaming.本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,Spark 2.0预览版也已发布,Spark发展如此迅速,请随时关注Spark Streaming官方文档以了解最新信息. 文中对Spark Streaming的讲解主要使用到Scala语言,其他语言请参考官方文档,这点请知晓. 概述 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,用于可伸缩.高吞吐量.可容错地处理在线流数据.Spark Streaming可以从很多数据源获取

SparkStreaming简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming与Storm的区别 Storm是纯实时的流式处理框架

简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的准实时数据流处理. 实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据. 例如:map,reduce,join,window 最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming 与 Storm, Flink(Native Streaming) 的比较

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

本文摘录自<Nodejs学习笔记>,更多章节及更新,请访问 github主页地址.欢迎加群交流,群号 197339705. 模块概览 nodejs的核心模块,基本上都是stream的的实例,比如process.stdout.http.clientRequest. 对于大部分的nodejs开发者来说,平常并不会直接用到stream模块,只需要了解stream的运行机制即可(非常重要). 而对于想要实现自定义stream实例的开发者来说,就得好好研究stream的扩展API了,比如gulp的内部实

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是

全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路.本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用.主要内容有: 1. 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等.这一方面侧重于编译前端,我们开发了一种嵌入引擎的脚本语言cava,解决了用户扩展引擎功能的一些痛点,包括插件的开发测试效率,兼容性,引擎版本升级效率等. 2. 通过codegen技术优化全图化引擎性能,由于全图化引擎是基于tensor

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候

一. +IPSec(IP Security)Internet 协议安全性 是IFTF制定的为保证在Internet上传送数据的安全保密性能的框架协议 +IPSec包括报文验证头协议AH(协议号51)和报文安全封装协议ESP(协议号50)两个协议两个协议 +IPSec有隧道(tunnel)和传送(transport)两种工作方式 IPSec(IP Security)是IETF制定的为保证在Internet上传送数据的安全保密性能的三层隧道加密协议. IPSec在IP层对IP报文提供安全服务.IPS