本文基于<Spark 高级数据分析>第2章 用Scala和Spark进行数据分析. 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c2/Into 1.获取数据集 数据集来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository),这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源, 这些数据源非常有意义,并且是免费的. 我们要分析的数据集来源于一项记录关联研究,这项研究是

准备条件 我用的Eclipse版本 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Luna Release (4.4.0) 我用的是Eclipse for Java EE, 这个和Eclipse 是一样的 最好是用高版本的Eclipse,版本太低的话不支持Scala-IDE 1.安装Scala-IDE 在Eclipse中开发Scala程序需要有scala插件,我们现在安装scala插件 下面是安装过程截图 Scala IDE用于提供scala语

[rdd 惰性执行] 为了提高计算效率 spark 采用了哪些机制 1-rdd 基于分布式内存数据集进行运算 2-lazy evaluation  :惰性执行,即rdd的变换操作并不是在运行该代码时立即执行,而仅记录下转换操作的对象:只有当运行到一个行动代码时,变换操作的计算逻辑才真正执行. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds [ rd

本文将分两部分来介绍如何在IntelliJ IDEA中运行Java/Scala/Spark程序: 基本概念介绍 在IntelliJ IDEA中创建和运行java/scala/spark程序 基本概念介绍 IntelliJ IDEA 本文使用版本为: ideaIC-2020.1 IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java编程语言开发的集成环境.IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具,它的旗舰版本还支持HTML,CSS,PHP,MySQL,Python等,免费版只支持Jav

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

1. 问题描述 记录关联问题(Record Linkage):有大量从一个或多个源系统来的记录,其中有些记录可能代表了相同的基础实体. 每个实体有若干个属性,比如姓名.地址.生日.我们需要根据这些属性找到那些代表相同实体的记录. 不幸的是,有些属性值有问题:格式不一致,或有笔误,或信息缺失.如果简单的对这些属性做相等性测试,就会漏掉很多重复记录. 可以看出,下面两条记录看起来是两个不同的咖啡店,其实是同一个咖啡店: 而下面两条记录看起来是两条相同的记录,却是两个不同的业务部门: 2. 样例数据:

转载地址:http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 本文先叙述如何配置eclipse中maven+scala的开发环境,之后,叙述如何实现spark的本地运行.最后,成功运行scala编写的spark程序. 刚开始我的eclipse+maven环境是配置好的. 系统:win7 eclipse版本:Luna Release(4.4.0) maven是从EclipseMarket中安装的,如图1. 当初构建eclipse+maven环境时,仅

1.安装JDK及配置java环境变量 本文使用版本为jdk1.7.0_79,过程略 2.安装scala 本文使用版本为2.11.8,过程略 3.安装spark 本文使用版本为spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,解压后路径:D:\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,注意:Spark的文件目录路径名,不能出现空格,类似于"Program Files"这样的文件夹名是不被允许的. 配置环境变量: SPARK_HOME=D:\spark-2.0.1-bin-ha

/// 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

http://jingpin.jikexueyuan.com/article/47043.html 新的scala 编译器idea使用 https://www.jetbrains.com/idea/help/creating-and-running-your-scala-application.html 遇到问题,解决:spark 1.5.2只与scala 2.10.*系列兼容 建立SBT project,scala code一定写在src/main/scala下面,如果没写main,就exte

前提条件 下载安装Scala IDE build of Eclipse SDK 构建工程 1.新建maven工程 2.配置项目信息 3.新建scala对应的Source Folder 4.添加scala对应Archetype 5.配置pom.xml添加依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <v

Transformer: 是一个抽象类包含特征转换器, 和最终的学习模型, 需要实现transformer方法 通常transformer为一个RDD增加若干列, 最终转化成另一个RDD, 1. 特征转换器通常处理一个dataset, 把其中一列数据转化成一列新的数据. 并且把新的数据列添加到dataset后面,产生一个新的dataset输出. 2. 一个学习模型转换器用来处理一个数据集, 读取包含特征向量的那一列数据, 为每一个特征向量预测一个结果标签, 把预测结果标签作为一个新的数据列里添加

安装Scala 1,到http://www.scala-lang.org/download/ 下载与Spark版本对应的Scala.Spark1.2对应于Scala2.10的版本.这里下载scala-2.10.4.tgz. 2,解压安装Scala 1), 执行#tar -axvf scala-2.10.4.tgz,解压到/root/spark/scala-2.10.4. 2),在~/.bash_profile中添加如下配置: export SCALA_HOME=/root/spark/scala

import org.apache.spark.ml.clustering.KMeansimport org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluatorimport org.apache.spark.sql.Rowimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark._import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler // Load

1.准备 本文主要讲述如何在Ubuntu 16.04 中搭建 Spark 2.11 单机开发环境,主要分为 3 部分:JDK 安装,Scala 安装和 Spark 安装. JDK 1.8:jdk-8u171-linux-x64.tar.gz Scala 11.12:Scala 2.11.12 Spark 2.2.1:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz 需要注意的是,Spark 版本与 Scala 版本需要匹配一致. Note: Starting version 2.0,

1.求每家公司有哪些产品 val arr3 = List("Apache" -> "Spark", "Apache" -> "Kafka", "Oracle" -> "JAVA", "Oracle" -> "DB ORACLE", "Oracle" -> "Mysql"); va

开发机器上安装jdk1.7.0_60和scala2.10.4,配置好相关环境变量.网上资料很多,安装过程忽略.此外,Eclipse使用Luna4.4.1,IDEA使用14.0.2版本. 1. Eclipse开发环境搭建 1.1. 安装scala插件 安装eclipse-scala-plugin插件,下载地址http://scala-ide.org/download/prev-stable.html 解压缩以后把plugins和features复制到eclipse目录,重启eclipse以后即可.

Scala所需依赖 <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.8</version> </dependency> Scala WordCount代码 val source: List[String] = Source.fromFile("./sr

1.spark的定义 spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台,高效的支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理. 主要特点就是能够在内存中进行计算,即使在磁盘上进行计算依然比mapreduce更加高效. 2.spark的软件栈 (1)Spark Core实现Spark的基本功能,包括任务调度,内存管理,错误恢复,与存储系统交互模块等.相当于MapReduce都是进行离线数据分析.而Spark Core的核心是RDD(resilient distribute dataset)弹性分布式数据

参考:spark开发环境搭建(基于idea 和maven) 安装JDK 从这里下载Java 8的JDK 设置JAVA_HOME环境变量,在Mac上它大概会是/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/这个样子 我选择的是在~/.bash_profile文件里添加一句: export JAVA_HOME=/path/to/JDK,路径换成自己的JDK路径 安装Maven Mac下用Brew安装即可: brew i

最好的参考是Mongo官网的地址 https://docs.mongodb.com/spark-connector/getting-started/ 需要截图所示的包 代码地址 https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/wiki/Spark-Usage import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org