Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

学习一个工具的最好途径,就是使用它.这就好比<极品飞车>玩得好的同学,未必真的会开车,要学习车的驾驶技能,就必须用手触摸方向盘.用脚感受刹车与油门的力道.在IT领域,在深入了解一个系统的原理.实现细节之前,应当先准备好它的运行环境或者源码阅读环境.如果能在实际环境下安装和运行Spark,显然能够提升读者对于Spark的一些感受,对系统能有个大体的印象,有经验的工程师甚至能够猜出一些Spark在实现过程中采用的设计模式.编程模型. 考虑到大部分公司在开发和生产环境都采用Linux操作系统,所以笔

1.ejabberd监听多个端口 每个网络连接进来,ejabberd都会使用一个进程来负责这个连接的数据处理.原理跟Joe Armstrong的<Erlang程序设计>中的并行服务器一样,就在P196,大家可以看看. 相比于Joe的例子,ejabberd的代码更具有扩展性.在ejabberd_listener.erl文件中,start/3函数会根据要调用的模块的socket_type来启动相关的必备资源.在这个文件里面,假设是tcp连接,调用过程是,start/3 -> start_de

代码测试环境:Hadoop2.4 应用场景:当需要处理非常多的小数据文件,这种技术的目的,可以被应用到实现高效的数据处理. 原理:申请书CombineFileInputFormat,能够进行切片合并的时候把多个小的数据文件.因为每个切片将有一个Mapper,当一个Mapper处理的数据比較小的时候,其效率较低.而一般使用Hadoop处理数据时.即默认方式,会把一个输入数据文件当做一个分片.这样当输入文件较小时就会出现效率低下的情况. 实例: 參考前篇blog:hadoop编程小技巧(5)---自

Spark最佳实践 (陈欢/林世飞著) 完整pdf扫描版[39MB]http://pan.baidu.com/s/1i4LNOVVSpark SQL编程指南 (Spark 官方文档翻译) 中文PDF版http://qunying.jb51.net:81/201608/books/SparkSQLbczngfwdfy_jb51.rarSpark高级数据分析 中文pdf完整版[7MB]http://pan.baidu.com/s/1nuFAd89Spark大数据处理技术 完整pdf扫描版[48MB]

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这

2.1概述 Hadoop是Apache旗下的开源分布式计算平台,是基于Java开发的,具有很好的跨平台特性,其中核心文件是MapReduce和HDFS,而HDFS是根据谷歌文件系统GFS开源实现,是面向普通硬件环境的分布式文件系统,具有很好的容错性和很高的读写速度.MapReduce是根据谷歌的MapReduce开源实现的,允许用户在不了解分布式系统底层实现原理的情况下进行并行程序开发. 分布式存储.分布式处理 高可靠性.高效性.高扩展性.高容错性.成本低.运行在Linux上.支持多种编程语言开

2.1 Hadoop概论 创始人:Doug Cutting 1.简介: 开源免费; 操作简单,极大降低使用的复杂性; Hadoop是Java开发的; 在Hadoop上开发应用支持多种编程语言.不限于Java: Hadoop两大核心:HDFS+MapReduce HDFS:海量数据存储 MapReduce:海量数据的处理 2.起源: 原本是文本搜索库,模仿谷歌的搜索引擎: 融入了谷歌相关技术:分布式文件系统GFS:分布式并行编程框架MapReduce: 3.成名史:数据排序 的傲人成绩 4.特性:

注:本文分析内容基于 MySQL 8.0 版本 文章开始前先复习一下官方文档关于 DECIMAL 类型的一些介绍: The declaration syntax for a DECIMAL column is DECIMAL(M,D). The ranges of values for the arguments are as follows: M is the maximum number of digits (the precision). It has a range of 1 to 65

目录 目录 前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对象式绘图的缺优 4.例子: 目录 前言 学习matplotlib有一段时间了,总感觉学不到本质的东西,抓不到主要的重点,还是感觉有些吃力,画的图千变万化,总不能一一学会吧,今天我们就来总结一下,matplotlib本质的东西,让我们更能在全局上掌握matplotlib库. (一)总框架分析 在mat

Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中. Hadoop的核心是分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)和MapReduce. Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力. Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

1. spark 是什么? >Apache Spark 是一个类似hadoop的开源高速集群运算环境  与后者不同的是,spark更快(官方的说法是快近100倍).提供高层JAVA,Scala,PythonI ,R API接口.而且提tools:Spark SQL for SQL 处理结构化数据, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming. 2. spark streaming Spa

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面