import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date val s=NowDate() //显示当前的具体时间 val now=new Date() { 你的Spark程序........ } val now2: Date=new Date() val now3=now2.getTime -now.getTime val dateFormat: SimpleDateFormat = new SimpleDateFormat("mm:ss&q

示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

http://www.myexception.cn/sql/2004512.html http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/52220466 http://www.tuicool.com/articles/uIRZFv http://mt.sohu.com/20160514/n449468405.shtml http://blog.csdn.net/asongoficeandfire/article/details/21490101 http

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟

前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识,在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧!如果你之前写过MapReduce,现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了,不是说MapReduce有多繁琐(相对而言),还有运行的效率等问题.而且用spark写出来的程序比较优雅,这里我指的是scala版的,如果你用java版的spark去写一个应用程序,对比scala版的,想必你肯定会爱上scala这门语言的,哈哈哈(以上纯属个人

一.Benchmark简介Benchmark是一个评价方式,在整个计算机领域有着长期的应用.正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of various computer systems simply by looking at their specifications.Therefore, tests were developed that

1 Spark rdd -- action函数详解与实战 2 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(上) 3 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(下) 4 Spark rdd -- aggregate函数深度剖析与应用 5 Spark rdd -- combineByKey函数深度剖析与应用 6 Spark dataframe -- 基础函数和action函数详解与实战 7 Spark dataframe -- transfo

一.标签计算 数据 86913510 {"reviewPics":[],"extInfoList":null,"expenseList":null,"reviewIndexes":[1,2],"scoreList":[{"score":5,"title":"环境","desc":""},{"scor

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

通常我们需要监测ASP.NET MVC 或 Web API 的应用程序的性能时,通常采用的是自定义性能计数器,性能计数器会引发无休止的运维问题(损坏的计数器.权限问题等).这篇文章向你介绍一个新的替代性能计数器的工具Metrics.NET,因为是它是内部的,所以我们能够向系统中添加更多更有意义的度量标准. Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,支持的平台 .NET

像 hibernate, mybatis 都是不打印真正执行的sql的,所以借助 log4jdbc 打印sql以及统计执行时间是非常方便的. 配置log4jdbc 有很多种方法,比如通过spring的拦截器.最简单的方法就是在jdbc.url 连接参数加上log4jdbc,然后引入相应的log4jdbc包即可. COMMENT 原连接参数: jdbc.url COMMENT 加入log4jdbc后的连接参数: jdbc.url 引入jar包 <!-- log4jdbc --> <depe

----------------------------------------------------------------上图是秒,下图是毫秒比较TTFB---------------------------------------------------------------------- -------------通过谷歌浏览调试发现PHP页面加载很慢,有个别的php请求的响应时间甚至超过10秒,php请求的处理都不是很复杂,不该这么慢. 主要花费的时间全耗在了Waiting(TTF

症状描述: 网站是php开发的,大部分页面响应很慢. 本地开发时响应速度很快,但是部署到生产环境后大部分响应很慢. 通过谷歌浏览调试发现PHP页面加载很慢,有个别的php请求的响应时间甚至超过10秒,php请求的处理都不是很复杂,不该这么慢. 主要花费的时间全耗在了Waiting(TTFB)上,有的很慢的页面如那个10.2秒的页面,Waiting的时间竟然达到了10秒.

qing2005原文地址 C#实现自动化Log日志 在开发项目的时候,我们不免要使用Log记录日志,使用最多的是Log4Net和EntLib Log,在需要记录日志的代码处加入log.Write(日志信息),假设我需要跟踪业务方法,记录方法的传递参数,执行时间,返回数据等:或者我需要查 看方法的调用关系,希望进入方法的时候自动记录参数信息,出方法时记录结果和执行时间信息.这时就是一个典型的AOP运用,Java在AOP方面是很容易 实现的,因为java有类加载器.但是.Net在AOP方面就不怎么容

       YII 框架源码分析    百度联盟事业部——黄银锋 目 录 1. 引言 3 1.1.Yii 简介 3 1.2.本文内容与结构 3 2.组件化与模块化 4 2.1.框架加载和运行流程 4 2.2.YiiBase 静态类 5 2.3.组件 6 2.4.模块 9 2.5 .App 应用   10 2.6 .WebApp 应用   11 3.系统组件 13 3.1.日志路由组件  13 3.2.Url 管理组件  15 3.3.异常处理组件  17 3.4.Cache 组件   17 3

一. 引言: 最近工作中的一个项目要求做性能测试,该项目由提供服务的几个应用组成,选用的框架是阿里巴巴公司开源的服务框架Dubbo.关于Dubbo的介绍,网上也有很多资料,本人只是做了粗略的了解,没有深入研究,相关资料地址如下:http://www.iteye.com/magazines/103,http://alibaba.github.io/dubbo-doc-static/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%B5%8B%

描述:对于函数foo,使用修饰器修饰,在执行foo函数的同时统计执行时间.这样其他函数都可以使用此修饰器得到运行时间. (有返回值和没有返回值的函数要用不同的修饰器似乎) (对于有返回值的函数,不确定用result存储实际函数执行结果再最终返回的方法是不是恰当) import time def timeit(func): def wrapper(word): start = time.clock() result = func(word) end = time.clock() print 'Us

Java设计模式 结构型模式 适配器模式 模式动机:在软件开发中采用类似于电源适配器的设计和编码技巧被称为适配器模式.通常情况下,客户端可以通过目标类的接口访问它所提供的服务.又是,现有的类可以满足客户的功能需要,但是它所提供的接口不一定是客户类所期望的,这可能是现有类中方法名与目标类中定义的方法不一致等原因所导致的.在这种情况下,现有的接口需要转化为客户类所期望的接口,这样保证了对现有的重用.如不这样的转化,客户类就不能现有类所提供的功能,适配器模式可以完成这样的转化.在适配器模式中可以定义一

Java 动态代理 本文为 Android 开源项目源码解析 公共技术点中的 动态代理 部分项目地址:Jave Proxy,分析的版本:openjdk 1.6,Demo 地址:Proxy Demo分析者:Caij,校对者:Trinea,校对状态:完成 1. 相关概念 1.1 代理 在某些情况下,我们不希望或是不能直接访问对象 A,而是通过访问一个中介对象 B,由 B 去访问 A 达成目的,这种方式我们就称为代理.这里对象 A 所属类我们称为委托类,也称为被代理类,对象 B 所属类称为代理类.代理

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