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-

出现“无法定位序数3906于动态链接库LIBEAY32.dll上”错误,这种错误一般是同名函数出现在两个不同的头文件中了. 笔者的这个错误是由于 #include "mat.h" //#include "mex.h" /* 出现无法定位序数3906于冬天链接库LIBEAY32,all上 错误的解决方案,就是注释掉此行然后“生成--清理选定内容.重新生成”.初步分析,应该是重复包含头文件.以及所包含的头文件中双重定义函数名造成的模糊指定错误 .2016-1-24 *

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 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:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.

1．spark-shell交互式编程 (1) 该系总共有多少学生 scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt MapPartitionsRDD[4] at textFile at <consol

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

演示TCP的传输的客户端和服务端的互访 需求:客户端给服务端发送数据,服务端收到后,给客户端反馈信息. 客户端: 1.建立Socket服务,指定要连接方朵和端口 2.获取Socket流中的输出流,将数据写到该流中,通过网络发送给服务端. 3.获取socket流中的输入流,将服务端反映的数据获取到,找打印. 4.关闭客户端. 客户端: class TcpClient2{ public static void main(String[] args) throws Exception{ Socket

ROS Indigo learning_tf-02 编写一个 监听器 程序 (Python版) 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 1. 这一节要做的事情: 上一节我们已经编写了一个广播员的程序,下面我们编写一个监听器程序来监听广播员发布的小海龟的坐标系信息: 监听器程序:利用广播员程序广播的坐标信息,在同一个窗口中,有2只小海龟,我们控制 小海龟1 ,让 小海龟2 自动

2.1 编程模型 在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换.经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等).在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换 要使用Spark,开发者需要编写一个Driver程序,它

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =

4. 编写高效Java程序 4.1 面向对象 构造器参数太多怎么办? 正常情况下,如果构造器参数过多,可能会考虑重写多个不同参数的构造函数,如下面的例子所示: public class FoodNormal { //required private final String foodName;//名称 private final int reilang;//热量 //optional private final int danbz;//蛋白质 private final int dianfen;

第2章 RDD编程(2.3) 2.3 TransFormation 基本RDD Pair类型RDD (伪集合操作  交.并.补.笛卡尔积都支持) 2.3.1 map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 package com.diyo.funtion import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * map(func) *

第2章 RDD编程 2.1 编程模型 在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换.经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等).在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换. 要使用Spark,开发者需要编写一

Python黑帽编程 4.1 Sniffer(嗅探器)之数据捕获(上) 网络嗅探,是监听流经本机网卡数据包的一种技术,嗅探器就是利用这种技术进行数据捕获和分析的软件. 编写嗅探器,捕获数据是前置功能,数据分析要建立在捕获的基础上.本节就数据捕获的基本原理和编程实现做详细的阐述. 4.1.1 以太网网卡的工作模式 以太网网卡是我们日常生活中见得最多的网卡,我们的电脑通过网线或者wifi接入网络,使用的都是以太网网卡. 图2 常用的以太网卡支持以下工作模式:广播模式.多播模式.直接模式和混杂模式.

Python编写守护进程程序思路 1. fork子进程,父进程退出通常,我们执行服务端程序的时候都会通过终端连接到服务器,成功连接后会加载shell环境,终端和shell都是进程,shell进程是终端进程的子进程,通过ps命令可以很容易的查看到.在这个shell环境下一开始执行的程序都是shell进程的子进程,自然会受到shell进程的影响.在程序里fork子进程后,父进程退出,对了shell进程来说,这个父进程就算执行完了,而产生的子进程会被init进程接管,从而也就脱离了终端的控制. 2-4

最近广州.NET微软技术俱乐部对如何编写高性能.NET程序发起了讨论.   首先是在ORM和SQL方面进行了讨论,主题当然是经久不衰的月经贴: EF性能很差. Edi.Wang专门写了一篇文章<Entity Framework 的一些性能建议> 说明了只要正确使用EF, 性能并不差. 我自己用EF十年了, 也没有感觉到EF性能差. 我的解决方法是把EF最常见性能瓶颈,比如审计日志进行优化. 之前是异步记录日志, 最近的做法是术业有专攻, 记录日志就扔给最擅长做日志的ELK组合去做. 同时ABP

实验十五  GUI编程练习与应用程序部署 实验时间 2018-12-6 一:理论部分 1.Java 程序的打包:编译完成后,程序员将.class 文件压缩打包为 .jar 文件后,GUI 界面序就可以直接双击图标运行. JAR 文件是压缩的,它使用 ZIP 压缩格式. 创建一个包含清单的 JAR 文件,应该运行:jar cf mMyArchive.jar manifest.mf com/ *.class 2.资源:Java 中,应用程序使的类通常需要一些相关数中,应用程序使的类通常需要一些相关数

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu

Spark编程模型(RDD编程模型) 下图给出了rdd 编程模型,并将下例中用 到的四个算子映射到四种算子类型.spark 程序工作在两个空间中:spark rdd空间和 scala原生数据空间.在原生数据空间里, 数据表现为标量(即scala基本类型,用橘 色小方块表示).集合类型(蓝色虚线 框) 和持久存储(红色圆柱).

一.简介 SSL(Secure Socket Layer)是netscape公司提出的主要用于web的安全通信标准,分为2.0版和3.0版.TLS(Transport Layer Security)是IETF的TLS 工作组在SSL3.0基础之上提出的安全通信标准,目前版本是1.0,即RFC2246.SSL/TLS提供的安全机制可以保证应用层数据在互联网络传输 不 被监听,伪造和窜改. openssl(www.openssl.org) 是sslv2,sslv3,tlsv1的一份完整实现,内部包含

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc