spark window计算top

Spark 两种方法计算分组取Top N

Spark 分组取Top N运算大数据处理中,对数据分组后,取TopN是非常常见的运算. 下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算. 1.RDD方法分组取TopN from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() 准备数据,把数据转换为rdd格式 data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95&

js 对象 window,parent,top,opener,document

Js 对象 window top parentWindow 当前html 页面Parent 当前html 页面的父页面Top 当前html页面的祖页面Window ==parent = top 当前页面只有一层Parent == window.parent 当前页面是子页面Top =window.parent.parent 当前页面是孙子页面 opener 属性, 被打开页面访问打开它的页面.

如何在 Serverless K8s 集群中低成本运行 Spark 数据计算？

作者 | 柳密阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:

Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例

[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 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

Spark 实时计算整合案例

1.概述最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

html中window对象top 、self 、parent 等属性

window对象用法: http://www.w3school.com.cn/htmldom/dom_obj_window.asp top 属性返回最顶层的先辈窗口. 该属性返回对一个顶级窗口的只读引用.如果窗口本身就是一个顶级窗口,top 属性存放对窗口自身的引用.如果窗口是一个框架,那么 top 属性引用包含框架的顶层窗口. 下面的例子窗口是否在一个框架中,如果是,则跳出框架: <html> <head> <script type="text/javascrip

Spark将计算结果写入到Mysql中

今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

基于Spark GraphX计算二度关系

关系计算问题描述二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

spark kmer计算

输入文件:fa格式的文件输出结果:kmer的频数和对应的kmer类型和计数 1.将fq.gz的文件转换成fa文件: #!/usr/bin/python env # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import os.path import gzip import sys #在这里可以写一个函数用来将文件转换成id和序列对应的字典 #需要用到哪个转化操作呢?考虑先尝试使用filter或者map ''' @r261DFRAAXX100204:1:1

spark window本地运行wordcount错误

在运行本地运行spark或者hadoop代码时可能会遇到一下三种问题 1.Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.native.NativeID$Windows.access0 2.java.lang.NullPointerException at java.lang.ProcessBuilder.start. 3.java.io.IOException: Coul

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming（下）--实时流计算Spark Streaming实战

[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 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

Spark教程——（10）Spark SQL读取Phoenix数据本地执行计算

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3

大数据计算平台Spark内核解读

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

大数据计算新贵Spark在腾讯雅虎优酷成功应用解析

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

大数据计算平台Spark内核全面解读

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

【Streaming】30分钟概览Spark Streaming 实时计算

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实

Java进行spark计算

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

spark yarn cluster模式下任务提交和计算流程分析

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

Spark比MR快是因为在内存中计算？错！

MapReduce 就像一台又慢又稳的老爷车,虽然距离 MapReduce 面市到现在已经过去了十几年的时间,但它始终没有被淘汰,任由大数据技术日新月异.蓬蓬勃勃.花里胡哨地发展,这个生态圈始终有它的一席之地. 不过 Spark 的到来确实给了 MapReduce 不小的冲击,它比 MapReduce 理论上要快两个数量级,所以近几年不断有人讨论 Spark 是否可以完全替代 MapReduce ,但是为什么说是不断有人讨论呢?因为这些年 Spark 始终是无法完全取代 MapReduce .

【转】Spark Streaming 实时计算在甜橙金融监控系统中的应用及优化

系统架构介绍整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase

巴特西