Apache Spark机器学习.1.5 Spark RDD和DataFrame

1.5 Spark RDD和DataFrame 本节关注数据以及Spark如何表示和组织数据。我们将介绍Spark RDD和DataFrame技术。通过本节的学习,读者将掌握Spark的两个关键概念:RDD和DataFrame,并将它们应用于机器学习项目。1.5.1...

Apache Spark机器学习.1.1 Spark概述和技术优势

摘要 Spark机器学习简介 本章从机器学习和数据分析视角介绍Apache Spark,并讨论Spark中的机器学习计算处理技术。本章首先概括介绍Apache Spark,通过与MapReduce等计算平台进行比较,展示Spark在数据分析中的技术...

Apache Spark机器学习.1.2 在机器学习中应用Spark...

1.2 在机器学习中应用Spark计算 基于RDD和内存处理的创新功能,Apache Spark真正使得分布式计算对于数据科学家和机器学习专业人员来说简便易用。Apache Spark团队表示:Apache Spark基于Mesos 集群管理器运行,使其...

Apache Spark机器学习.1.9 小结

1.9 小结 本章介绍了Apache Spark所有的基础知识,这也是所有想把Apache Spark应用于机器学习实际项目的从业者必须理解掌握的。我们重点探讨了Apache Spark计算,并涉及一些最重要的机器学习组件,以便把Apache ...

深入剖析Apache Spark

第3章 深入剖析Apache Spark Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API:DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层...

深入剖析Apache Spark

第3章#深入剖析Apache Spark Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API:DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层...

Apache Spark机器学习.》导读

1.3 机器学习算法&1.4 MLlib&1.5 Spark RDD和DataFrame&1.6 机器学习工作流和Spark pipeline& 1.7 机器学习工作流示例&1.8 Spark notebook简介&1.9 小结&第2章 Spark机器学习的数据准备& 2.1 访问和加载...

Apache Spark源码走读(六)Task运行期之函数调用关系...

org.apache.spark.rdd.RDD[String]=MappedRDD[1]at textFile at:13 步骤2:val splittedText=rawFile.flatMap(line=>line.split("")) flatMap将原来的MappedRDD转换成为FlatMappedRDD def flatMap[U:ClassTag](f:T=> ...

Apache Spark机器学习2.6 特征提取

Spark中特征提取的特殊功能,以及Spark中与特征相关的便捷解决方案。学完本节之后,我们能够针对各种各样的机器学习项目开发并组织特征。2.6.1 特征开发的挑战 大部分的大数据机器学习项目通常都不能直接使用大数据...

Apache Spark 1.5新特性介绍

Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,大家一定想知道这个版本的主要变化,这篇文章告诉你答案。DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段) DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化...

Apache Spark技术实战(三)利用Spark将json文件导入...

new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)val path="./people.json"val people= sqlContext.jsonFile(path)people.map(p=>(p.getString(10),p.getInt(0))) saveToCassandra("test","kv",SomeColumns("key","value"))...

Apache Spark机器学习.2.1 访问和加载数据集

Spark每三周更新一次,其功能在不断提升,更新、更方便的加载数据方法,以及展现数据的方法有望能够及时提供给用户。举例来说,在Spark 1.3版本以前, JdbcRDD是连接关系型数据源和传输数据元素到RDD的最受欢迎的...

Apache Spark机器学习.2.5 数据集连接

SQL的结果以RDD的形式存储,与Spark其他库交互比较少。上面返回的结果可以直接用于机器学习。从上面的例子看到,Spark SQL使得为机器学习算法准备数据而进行的不同数据集连接非常方便。进一步讲,Spark SQL允许开发...

Apache Spark 2.0 最快4月亮相 预计效能翻九倍

Spark 1.6新增了基于DataFrame的扩充元件Dataset API,相较于过去的RDD API,Dataset提供更好的记忆体管理效能,及较佳的长时间执行效能。而Spark2.0版本则将进一步提供涵盖完整阶段的程式码产生器,不仅能移除递迴...

Spark学习之RDD编程(2)

Java,函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。9. 常见的转化操作和行动操作 9.1 针对个元素的转化操作 flatmap()对每个输入元素生成多个输出元素。map() ...

Spark 源码分析-RDD

basic(org.apache.spark.rdd.RDD):This class contains the basic operations available on all RDDs,such as `map`,`filter`,and `persist`. org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions:contains operations available...

Spark学习之RDD简单算子

input:&org.apache.spark.rdd.RDD[Int]&ParallelCollectionRDD[15]&at¶llelize&at&<console>:27& scala>&var&result=input.collect&result:&Array[Int]&Array(-1,&0,&1,&2,&2)& count,coutByValue count返回RDD...

Spark学习之RDD简单算子

input:&org.apache.spark.rdd.RDD[Int]&ParallelCollectionRDD[15]&at¶llelize&at&<console>:27& scala>&var&result=input.collect&result:&Array[Int]&Array(-1,&0,&1,&2,&2)& count,coutByValue count返回RDD...

spark-2.0-从RDD到DataSet

row2.getDouble(0)))code import org.apache.spark.sql.types.import org.apache.spark.sql.object RDDToDataSet.builder.master("local") appName("example").getOrCreate()val sparkContext=sparkSession....

Spark学习之Spark SQL(8)

4.连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID=org.apache.spark artifactID spark-hive_2.10 version=1.2.0 5.在应用使用Spark 5.1 初始化Spark Sacla中SQL的import的声明 import org.apache.spark....

Spark学习之Spark调优与调试(7)

org.apache.spark.rdd.RDD[String]=MapPartitionsRDD[3]at textFile at 27 scala>val tokenized=input.map(line=>line.split( .filter(words=>words.size>0)tokenized: org.apache.spark.rdd.RDD[Array...

​第2课 Scala面向对象彻底精通及Spark源码...

SparkContex位于项目的源码路径\spark-master\core\src\main\scala\org\apache\spark\SparkContext.scala中,源文件包含SparkContextClasss声明和其伴生对象SparkContextObject class SparkContext extends了Logging...

Spark-ML-01-小试spark分析离线商品信息

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.DoubleFunction;import ...

Spark-快速上手

org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp"YOUR_SPARK_HOME/README.md"/应该 是你系 统 上的某些文件 val conf=new SparkConf()....

Spark入门:Spark Streaming 概览

import&org.apache.spark.api.java.function.*;import&org.apache.spark.streaming.*;import&org.apache.spark.streaming.api.java.*;import&scala.Tuple2;SparkConf&conf&new&SparkConf().setMaster("local[2]")....

Spark入门:Spark Streaming 概览

import&org.apache.spark.api.java.function.*;import&org.apache.spark.streaming.*;import&org.apache.spark.streaming.api.java.*;import&scala.Tuple2;SparkConf&conf&new&SparkConf().setMaster("local[2]")....

Spark入门

org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp def main(args:Array[String])="YOUR_SPARK_HOME/README.md"/Should be some file on your system val conf=new SparkConf()....

Spark 1.6.0 新手快速入门

org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp } 上面程序分别统计了README中包含字符‘a’以及‘b’的行数。与前面Spark shell例子不同的是,我们需要初始化SparkContext。...

Spark Test

com.zhiyou100 import org.apache.spark. object HomeWork)val qibi=(qiAccmulator.value/allnum.toDouble)val oubi (ouAccmulator.value/allnum.toDouble)println(s"总数:$allnum:奇数:$qiAccmulator 占比:$qibi:偶数...

Spark1.6.1官方文档》Spark1.6.1操作指南

org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp def main(args:Array[String])val logFile="YOUR_SPARK_HOME/README.md"/Should be ...

Spark与Hadoop大数据分析》一一3.2 学习Spark的...

Scala:https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.RDD Java:http://spark.apache.org/docs/latest/api/java/org/apache/spark/api/java/JavaRDD.html 3.2.5 RDD 中的并行...

spark idea 的配置问题

on 2016/3/31.*/import org.apache.spark./*Created by Administrator on 2016/3/31.*/import scala.math.random import org.apache.spark._object simpleApp.reduce(_+_)println("Pi is roughly"+4.0*count/n) ...

Spark-Spark Streaming-广告点击的在线黑名单过滤

1375864853892 Steven 1375864979347 John 代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.Seconds object OnlineBlackListFilter...

为什么说Spark SQL远远超越了MPP SQL

引言中的那篇文章其实是作者吐槽Spark 团队对Spark core(RDD)那层关注太少了,所以开始发牢骚。现在我们再回过头来看我们常见的一些业务: 实时分析类业务&探索类业务 分析预测类业务 运营报表类业务 首先这些业务...

Spark 2.0

Apache Spark 2.0:Faster,Easier,and Smarter http://blog.madhukaraphatak.com/categories/spark-two/ https://amplab.cs.berkeley.edu/technical-preview-of-apache-spark-2-0-easier-faster-and-smarter/ Dataset...

Spark与Hadoop大数据分析》——导读

Spark 是什么 2.2.3 Apache Spark 不是什么 2.2.4 MapReduce 的问题 2.2.5 Spark 的架构[2.3 为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用](https://yq.aliyun.com/articles/212106/)2.3.1 Hadoop 的特性 2.3.2 Spark 的...

Spark 官方文档》Spark SQL,DataFrames 以及 ...

org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)/创建一个RDD val people= sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")/数据的schema被编码与一个字符串中 val schemaString="name age"/Import Row.import org....

Spark 官方文档》Spark SQL,DataFrames 以及 ...

org.apache.spark.sql.functions._)移除org.apache.spark.sql中DataType别名 –&仅针对scala Spark 1.3删除了sql包中的DataType类型别名。现在,用户应该使用 org.apache.spark.sql.types中的类。UDF注册挪到...

Spark核心技术与高级应用》——3.1节使用Spark ...

org.apache.spark.rdd.RDD[String]=MapPartitionsRDD[3]at textFile at:21 ``` 需要说明的是,加载HDFS文件和本地文件都是使用textFile,区别是添加前缀(hdfs:/和f?ile:/)进行标识,从本地文件读取文件直接返回...

Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——第1章...

2014年4月:大数据公司MapR投入Spark阵营,Apache Mahout放弃MapReduce,将使用Spark作为计算引擎。2014年5月:Pivotal Hadoop集成Spark全栈。2014年5月30日:Spark 1.0.0发布。2014年6月:Spark 2014 峰会在旧金山...

Spark与Hadoop大数据分析》——3.7 小结

Spark 程序可以在 shell 中交互式执行或通过提交应用程序来执行。它的并行度是由 RDD 中的分区数量决定的。而分区的数量则由 HDFS 文件中的区块数或资源管理器的类型以及用于非 HDFS 文件的配置属性决定。在内存中...

Spark 官方文档》Spark配置(二)

spark.externalBlockStore.blockManagerorg.apache.spark.storage.TachyonBlockManager用于存储RDD的外部块管理器(文件系统)的实现。文件系统URL由spark.externalBlockStore.url决定。spark.externalBlockStore....

Spark与Hadoop大数据分析》——3.2 学习Spark的...

每个Spark应用程序都需要一个 Spark 环境,这是 Spark RDD API 的主要入口点。Spark shell 提供了一个名为“sc”的预配置 Spark 环境和一个名为“spark”的预配置 Spark 会话,如图3-1所示。[image]...

spark sql简单示例

import&org.apache.spark.SparkConf;import&org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import&org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import&org.apache.spark.api.java.function.Function;import&org.apache.spark....

spark源码分析之Checkpoint的过程

org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConf object CheckPointTest(x,1)}.reduceByKey(_+_) rdd.checkpoint()rdd.count()rdd.groupBy(x=>x._2)....

Spark 源码分析-Task

org.apache.spark.schedulerprivate[spark]class ResultTask[T,U](stageId:Int, var rdd:RDD[T],var func:(TaskContext,Iterator[T])=>U,var partition:Int, transient locs:Seq[TaskLocation],var outputId:Int)...

Apache Beam欲通过uber api获取大数据

Beam应用程序,但你还可以使用Apache Spark或Apache Flink,代码几乎没有变化。搭乘Apache Beam 关于Apache Beam SDK有四个主要的概念: 1、Pipeline:如果你曾经用过Spark,这有点类似于SparkContext。你所有的操作...

Apache Beam欲通过uber api获取大数据

Beam应用程序,但你还可以使用Apache Spark或Apache Flink,代码几乎没有变化。搭乘Apache Beam 关于Apache Beam SDK有四个主要的概念: 1、Pipeline:如果你曾经用过Spark,这有点类似于SparkContext。你所有的操作...

Spark 官方文档》Spark SQL,DataFrames 以及 ...

org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)/用于包含RDD到DataFrame隐式转换操作 import sqlContext.implicits._除了SQLContext之外,你也可以创建HiveContext,HiveContext是SQLContext 的超集。除了SQLContext的功能...

Spark Streaming和Flink的Word Count对比

Spark是一种快速、通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中,使其能在并行操作...

Spark UI(基于Yarn)分析与定制

org.apache.spark.streaming.ui2.KKTab:package org.apache.spark.streaming.ui2 import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.ui2.KKTab._import org.apache.spark.ui....

Spark On HBASE

一、前言 MapReduce早已经对接了HBase,以HBase作为数据源,完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着...https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/spark-sql-catalyst.htmlh

Spark与Hadoop大数据分析》一一3.7 小结

Apache Spark 程序可以在 shell 中交互式执行或通过提交应用程序来执行。它的并行度是由 RDD 中的分区数量决定的。而分区的数量则由 HDFS 文件中的区块数或资源管理器的类型以及用于非 HDFS 文件的配置属性决定。在...

Spark机器学习8·文本处理(spark-shell)

org.apache.spark.mllib.feature.IDF/set the dimensionality of TF-IDF vectors to 2^18 val dim=math.pow(2,18).toInt val hashingTF=new HashingTF(dim)val tf=hashingTF.transform(tokens)tf.cache ``` ```scala...

Spark与Hadoop大数据分析》一一2.3 为何把 Hadoop ...

2.3 为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用 Apache Spark 与 Hadoop 结合使用时表现更好。为了理解这一点,让我们来看看 Hadoop 和 Spark 的特性。2.3.1 Hadoop 的特性* [image]...

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——2.2节Spark...

7)Spark接受进入Apache孵化器(2013-06-21)。8)Spark 0.7.3版本发布(2013-07-16),解决一些bug,更新Spark Streaming API等。9)Spark 0.8.0版本发布(2013-09-25),一些新功能及可用性改进。10)Spark 0.8.1...

2016中国spark技术峰会见闻摘要

org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService ``` 要想保证集群的高可用,应该配置关键节点自动重启,RM应该配置yarn.resourcemanager.ha.enabled,yarn.resourcemanager.recovery.enabled,NM应该配置yarn....

Spark程序运行常见错误解决方法以及优化

spark.rdd.compress","true"-默认为false,压缩序列化的RDD分区,消耗一些cpu减少空间的使用 如果数据只使用一次,不要采用cache操作,因为并不会提高运行速度,还会造成内存浪费。2.并行度 spark.default....

Spark高级数据分析·3推荐引擎

import org.apache.spark.mllib.recommendation._import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.collection.Map import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.util.Random/*Created by erichan*on 16...

Spark大数据处理系列之Machine Learning

org.apache.spark.examples.mllib.JavaRecommendationExample"-master local[*] targetspark-mllib-sample-1.0.jar 在Linux或者MAC环境下:$SPARK_HOME/bin/spark-submit class"org.apache.spark.examples.mllib....

Spark踩坑记:共享变量

accum:&org.apache.spark.util.LongAccumulator&LongAccumulator(id:&0,&name:&Some(My&Accumulator),&value:&0)& scala>&sc.parallelize(Array(1,&2,&3,&4)).foreach(x&>&accum.add(x))& 10/09/29&18:41:08&INFO&...

《循序渐进学Spark》一导读

Spark的开源贡献者们,Spark是当今大数据领域伟大的开源项目之一,没有这一开源项目,便没有本书。本书以小象学院git项目方式管理。感谢姜冰钰、陈超、冼茂源等每一位内容贡献者,感谢他们花费大量时间,将自己对...

Spark学习之编程进阶——累加器与广播(5)

返回值为org.apache.spark.Accumlator[T]对象,其中T是初始值initialValue的类型。Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的+方法(在Java中是add)增加累加器的值。驱动器程序可以调用累加器的value属性(在Java中...

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同

Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,...

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同

Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,...

Spark 官方文档》监控和工具

org.apache.spark.metrics.sink 包中包含的几种汇报槽(sink):ConsoleSink:将度量信息打印到控制台。CSVSink:以特定的间隔,将度量信息输出到CSV文件。JmxSink:将度量信息注册到JMX控制台。MetricsServlet: 在已有...

2 分钟读懂大数据框架 Hadoop 和 Spark 的异同

Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,...

Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一导读

10.1 独立集群管理员 10.1.1 架构 10.1.2 建立一个独立集群 10.1.3 在独立集群中运行Spark应用 10.2 Apache Mesos 10.2.1 架构 10.2.2 建立一个Mesos集群 10.2.3 在Mesos集群上运行Spark应用 10.3 YARN 10....

Spark MLlib-Decision Tree源码分析

data:RDD of[[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint]]*@return RandomForestModel that can be used for prediction*/def train(input: RDD[LabeledPoint]):RandomForestModel=1.metadata val ...

2 分钟读懂大数据框架 Hadoop 和 Spark 的异同

Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,...

Spark学习之基于MLlib的机器学习

Scala中的PCA import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix val points:RDD[Vector]=.val mat:RowMatrix=new RowMatrix(points)val pc:Matrix=mat....

Spark的这些事<一>——Windows下spark开发环境...

org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount.setAppName("MY frist Spark App")conf.setMaster("local")var sc= new SparkContext(conf)val lines=sc.textFile("D:\\test....

Spark与Hadoop大数据分析》一一3.6 Spark 资源管理...

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 3. MesosApache Mesos 是一个通用的集群管理器,它可以在集群上运行分析任务及长时间运行的服务(例如 Web 应用程序或键值存储)。请参阅以下示例用法: ...

Spark Streaming Crash 如何保证Exactly Once ...

org.apache.spark.streaming.Checkpoint 看看类成员都有哪些:val master=ssc.sc.master val framework=ssc.sc.appName val jars=ssc.sc.jars val graph=ssc.graph val checkpointDir=ssc.checkpointDir val ...

Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》——3.2 ...

org.apache.spark.SparkContext._才能够使用。进行这样的细分是由于不同的数据类型处理思想不太一样,同时有些算子是不同的。3.2.3 Spark的数据存储* Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD)。RDD可以被抽象...

如何选择满足需求的SQL on Hadoop/Spark系统

作者简介:梁堰波,现就职于明略数据,开源爱好者,Apache Hadoop&Spark contributor。曾任职法国电信研究员,美团网技术专家,Yahoo!工程师,有丰富数据挖掘和机器学习领域项目经验。明略数据是一家具有自主知识...

Spark与Hadoop大数据分析》——3.6 Spark 资源管理...

在本地模式下,前面的代码执行正常,因为计数器(counter)变量和 RDD 在相同的内存空间(单个 JVM)里。在集群模式下,计数器 counter 的值永远不会改变,并且始终保持为 0。在集群模式下,Spark 会计算出带有变量...

Spark Shuffle Write阶段磁盘文件分析

org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask runTask对应的代码为:val manager= SparkEnv.get.shuffleManager writer=manager.getWriter[Any,Any] dep.shuffleHandle,partitionId,context)writer.write(rdd...

Spark sc.textFile(.).map(.).count()执行完整流程

Executor端 Executor 的入口是org.apache.spark.executor. Executor类。你可以看到梦寐以求的launchTask 方法 def launchTask(context:ExecutorBackend, taskId:Long,attemptNumber:Int,taskName:String,...

《Scala机器学习》一一3.2 理解Spark的架构

如果这些资源调度程序都不可用,则独立模式会在每个节点上启动org.apache.spark.deploy.worker.Worker进程,该进程会与Spark 主节点进程通信,主节点进程会以org.apache.spark.deploy.master.Master运行。工作进程...

《Scala机器学习》一一3.2 理解Spark的架构

如果这些资源调度程序都不可用,则独立模式会在每个节点上启动org.apache.spark.deploy.worker.Worker进程,该进程会与Spark 主节点进程通信,主节点进程会以org.apache.spark.deploy.master.Master运行。工作进程...

Spark机器学习9·实时机器学习(scala with sbt)

模型随着接收的新消息,不断...org.apache.spark"%"spark-mllib"%"1.5.1"libraryDependencies+ org.apache.spark"%"spark-streaming"%"1.5.1"```#使用国内镜像仓库 sbt/repositories ```[repositories]local osc: ...

Spark机器学习7·降维模型(scala&python)

正则化 ```scala import org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler val scaler= new StandardScaler(withMean=true,withStd=false).fit(vectors)val scaledVectors=vectors.map(v=>scaler.transform(v))```#2 ...

开源大数据周刊-第49期

技术-[Apache Spark&Apache Zeppelin的安全状态](https://yq.aliyun.com/articles/71240?spm=5176.8279002.620388.5) 本讲义出自Vinay Shukla在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了 Spark的安全体系、以及...

深入理解Spark:核心思想与源码分析.3.2 创建执行...

initialize方法实际利用反射生成广播工厂实例broadcastFactory(可以配置属性spark.broadcast.factory指定,默认为org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory)。BroadcastManager的广播方法newBroadcast...

Spark Release 2.0.0发版概序

HTTPBroadcast 基于TTL的元数据清理 半私有类org.apache.spark.Logging。我们建议您直接使用slf4j. SparkContext.metricsSystem 与Tachyon面向块集成(归档文件系统集成)Spark 1.x中弃用的方法 返回RDD的Python ...

Spark源码分析 – BlockManager

[[org.apache.spark.storage.BlockManagerId]].*/def apply(execId:String,host: String,port:Int,nettyPort:Int)=getCachedBlockManagerId(new BlockManagerId(execId,host,port,nettyPort))def apply(in:...

Spark和DBSCAN对地理定位数据进行聚类

org.apache.spark.rdd.RDD[(Long,breeze.linalg.DenseMatrix[Double])](15474,& DenseMatrix(40.8379525833-73.70209875 40.6997066969-73.8085234165 40.7484436586-73.9857316017 40.750613794&-73.993434906))...

Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》导读

Contents&目 录 译者序 前言 致谢 第1章 大数据技术一览 1.1 Hadoop 1.1.1 HDFS 1.1.2 ...3.7.2 RDD缓存是可容错的 3.7.3 缓存内存管理 3.8 Spark作业 3.9 共享变量 3.9.1 广播变量 3.9.2 累加器 3.10 总结

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.2节创建...

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析...serializer和closureSerializer都是使用Class.forName反射生成的org.apache.spark.serializer.JavaSerializer类的实例,其中closureSerializer实例特别用来...

Spark源码分析之五:Task调度(一)

[[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]].*This interface allows plugging in different task schedulers.Each TaskScheduler schedules tasks*for a single SparkContext.These schedulers get sets of ...

两个案例:展现高效的压缩的重要性

拥有了这些新的能力放大了Apache Spark的软件栈,从而可以开发出很多有趣的数据应用。初步和ElasticSearch的比较结果显示了很大的希望。同时对用户更重要的是Succinct是一个活跃的项目。Succinct团队已经计划在未来...

独家|一文读懂大数据处理框架

还有一种系统,同时具备批处理与流处理的能力,这种称为混合处理系统,比如Apache&Spark,Apache&Flink。接下来我们来详细介绍这三种处理系统。三、批处理系统 批处理系统在大数据世界中有着悠久的历史。批处理系统...

高可用Hadoop平台-探索

Spark的任务是由相互依赖的多个RDD组成的有向无环图(DAG),每个RDD又包含多个分区,当在RDD上执行动作时,Spark才对任务进行调度。Spark对于有向无环图对任务进行调度,确定阶段,分区,流水线,任务和缓存,进行...

高可用Hadoop平台-探索

Dataset),RDD就是一个不可变的带分区的记录集合,RDD也是Spark中的编程模型。Spark提供了RDD上的两类操作,转换和动作。转换 是用来定义一个新的RDD,包括map,flatMap,filter,union,sample,join,groupByKey,...

开源大数据技术专场(下午):Databricks、Intel、阿里...

Databricks范文臣:Deep Dive Into Catalyst——Apache Spark 2.0's Optimizer 在本次演讲中范文臣首先重点介绍了Catalyst。在Spark中,DataSet以及DataFrame均依赖于Catalyst,Catalyst不仅是SQL的解析引擎,还是...

2015 Bossie评选:最佳开源大数据工具

Apache的大数据项目中,Spark是最火的一个,特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与,使得Spark的发展和进步速度飞快。与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD ...

SparkSQL-从DataFrame说起

Tungsten:Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal。SparkSQL系列文章会按照体系结构由上至下详细地进行说明,本篇下面会重点讲解编程接口DataFrame,后面会利用M篇文章分析Catalyst的工作原理,再后面会利用N篇...

MLlib1.6指南笔记

MLlib1.6指南笔记 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.htmlspark.mllib RDD之上的原始API spark.ml ML管道结构 DataFrames之上的高级API 1.spark.mllib:数据类型、算法及工具 cd Users/erichan/garden...

如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

org.apache.spark.rdd.RDD[(Long,breeze.linalg.DenseMatrix[Double])](15474,& DenseMatrix(40.8379525833-73.70209875 40.6997066969-73.8085234165 40.7484436586-73.9857316017 40.750613794&-73.993434906))◆&...

<em>spark</em>1.4加载mysql数据 创建Dataframe及join操作连接...

at org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:32) at org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:219) at org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD$anonfun$partitions$2...

<em>Spark</em> <em>RDD</em>编程(二)

group_rdd:org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD[(Int,Iterable[Int])]=ShuffledRDD[2]at groupByKey at&lt;console&gt;29 scala&gt;group_rdd.partitioner res1:Option[org.apache.spark.Partitioner]=Some(org.apache.spark....

<em>Spark</em> 的键值对(pair <em>RDD</em>)操作,Scala实现

lines:org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD[String]=ParallelCollectionRDD[8]at parallelize at&lt;console&gt;27 scala&gt;val pairs=lines.map(x=gt;(x,1)) pairs:org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD[(String,Int)]=MapPartitionsRDD...

<em>Spark</em>技术内幕:Storage 模块整体架构

用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD#cache将数据持久化;持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中的数据,也都是由Storage模块管理的。可以说,RDD...

<em>Apache</em> <em>Spark</em>系列技术直播#第五讲【<em>Spark</em> <em>RDD</em>编程入门...

内容提要:本次讲座主要涵盖<em>Spark</em> <em>RDD</em>编程入门基础,包括: <em>Spark</em>、<em>RDD</em>简介 RDD API简介 打包与spark-submit 性能分析与调优基础 ...加入<em>Apache</em> <em>Spark</em>中国技术交流钉钉群与大牛交流经验 欢迎大家扫码加入~

Machine Learning on <em>Spark</em>——第四节 统计基础(二)

u:org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD[Double]=RandomRDD[26]at RDD at RandomRDD.scala:38 转换使其服从N(1,4)的正太分布 scala&gt;val v=u.map(x=gt;1.0+2.0*x) v:org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD[Double]=MapPartitionsRDD[27]at...

<em>Apache</em> <em>spark</em>系列技术直播#第五讲【<em>Spark</em> <em>RDD</em>编程入门...

主讲人:王道远(健身)阿里巴巴计算平台EMR技术专家 直播时间:2018.12.13(本周四)19:00-20:00 内容提要:本次讲座主要涵盖<em>Spark</em> <em>RDD</em>编程入门基础,包括: ...加入<em>Apache</em> <em>Spark</em>中国技术交流钉钉群与大牛交流经验

<em>Spark</em> <em>RDD</em>概念学习系列之RDD的checkpoint(九)

答案就在org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD#dependencies的实现,它会首先判断当前的RDD是否已经Checkpoint过,如果有,那么RDD的依赖就变成了对应的Ch eckpointRDD: privatedefcheckpointRDD:Option[RDD[T]]=...

<em>Spark</em> <em>RDD</em>概念学习系列之RDD的checkpoint(九)

答案就在org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD#dependencies的实现,它会首先判断当前的RDD是否已经Checkpoint过,如果有,那么RDD的依赖就变成了对应的Ch eckpointRDD: privatedefcheckpointRDD:Option[RDD[T]]=...

<em>Spark</em>修炼之道(进阶篇)——<em>Spark</em>入门到精通:第十三...

import org.<em>apache</em>.<em>spark</em>.<em>rdd</em>.RDD import org.apache.spark.streaming.{Time,Seconds,StreamingContext} import org.apache.spark.util.IntParam import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....
< 1 >
跳转至: GO
新人福利专场 阿里云试用中心 企业支持计划 飞天会员助力企业低成本上云 智能财税30天免费试用 云解析DNS新用户首购低至36元/年起 ECS限时升级特惠6.5折