构建用户合作关系属性图        顶点属性                用户名                职业        边属性                合作关系 importorg.apache.spark.graphx.{Edge,Graph}importorg.apache.sp

一.基础环境：本文默认了你已经有了hadoop+Spark环境，且有一台linux客户机，配置好了各种环境变量，可执行Spark命令的。以上环境有没完成的，自行去百度完成。二.SparkShell交互1.准备一个分析文件word_test.txt（内容随意，我放的是英文诗），上传到hdfs，mp/hubg/目录下hadoopfs-put

简介Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。今天我们来详细介绍下hadoop的生态系统。 Hadoop生态系统概况Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架

    记录pyspark的MLlib库学习篇，学习资料来自spark官方文档，主要记录pyspark相关内容，要么直接翻译过来，要么加上自己的理解。spark2.4.8官方文档如下：https://spark.apache.org/docs/2.4.8/ml-classification-regression.html#logistic-regression目录一、参数二、

文章目录一、新建项目二、配置Maven环境三、配置Scala环境四、测试准备五、词频统计测试资源下载：IntelliJIDEACommunityEdition2021.2.3：https://www.jetbrains.com/idea/download/other.htmlMaven3.5.4：https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/Spark

Spark自定义分区器Spark分区介绍hash分区和Range分区自定义分区代码案例，借鉴atguiguSpark分区介绍Spark目前支持Hash分区和Range分区，和用户自定义分区。Hash分区为当前的默认分区。分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分

百度spark=========》进入spark官网=======》Download======》Sparkreleasearchives.百度spark=========》进入sparkDownload网页======》Sparkreleasearchives.    点击菜单栏的Download菜单。   Sparkreleasearchives. 

Spark算子之aggregateByKey详解一、介绍根据源码中的注释介绍，总结下来，有这么几个点：1.该函数需要一个combine函数以及一个初始值2.函数可以返回一个与RDD中值类型不同的结果类型U3.我们需要一个针对每个分区合并操作，将单个分区中值(V)合并到该分区的聚合结果(U)中4.我们

SparkStreaming概述离线和实时概念数据处理的延迟离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；实时计算输入数据是可以以序列

一般在使用mapPartition时，往往会跟随着文件的创建或者数据库的连接等，此时我们需要在创建一个容器，用于存储维表关联后的数据，但这有一个问题，创建的容器会占用内存的，这时我们可以使用迭代器进行优化。 一、普遍方法packageorg.shydowimportjava.sql.{Connection,PreparedSt

shuffle很重要，调优的重点、性能的杀手未优化的shuffle：(图片来源：北风网）未优化的shuffle有两个特点：spark早期版本中，shuffleMapTask将所有数据写入bucket缓存后，才会刷新到磁盘，但是缓存就容易OOM，所以后来的版本，这个缓存设置了阈值，默认100kb，写入数据达到缓存的阈值后，就会将数

        上一篇文章中，我们使用了Scala语言调用SparkSQL接口进行了开发，本篇文章我们使用Java语言进行同样业务功能的处理，依然是对JSON、Txt文本进行处理。        JSON和Txt文件内容如下所示：{"name":"Michael"}{"name":"Andy","age":30}{"name":"Justin

学习目标：理解Spark框架的使用创建Maven项目：为了方便，将创建的新项目当成父项目，删除src创建子项目提示：这里可以添加要学的内容例如：1、增加Scala插件当jdk版本为1.8时，选用scala2.11.8下载地址https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html2.WordCount快

实验1Linux系统的安装和常用命令2．使用Linux系统的常用命令（1）切换到目录/usr/bin； （2）查看目录/usr/local下所有的文件； （3）进入/usr目录，创建一个名为test的目录，并查看有多少目录存在； （4）在/usr下新建目录test1，再复制这个目录内容到mp； （5）将上面的mpest1目录

今天继续spark的学习，今天完成了Standalone模式的配置和在windows上的运行首先是Standalone模式更改spark目录下conf文件中的salves文件，添加内容    更改spark目录下conf文件中的spark-env文件，添加内容exportJAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144SPARK_MASTER_HOST=

文章目录一、概述二、SparkStreaming基本原理1）官方文档对SparkStreaming的原理解读2）框架执行流程三、SparkStreaming核心API1）StreamingContext2）DStream输入3）DStream的转换4）DStream的输出五）窗口操作四、Spark下一代实时计算框架StructuredStreaming1）简介2）Sparkstre

一、安装Scala插件1、File->Settings2、Plugins->Msrketplace->搜索Scala并安装   3、重启idea 二、新建Scala项目1、新建Maven项目File->new->Project  2、pom.xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://mave

        MapReduce及Spark批处理、SparkSQL只能进行离线计算，无法满足即时性业务需求，如实时推荐、实时网站性能分析等。        流式计算可以解决这些问题，目前有三种比较常用的流式计算框架，它们分别是Storm，SparkStreaming和Flink。        Spark

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2D,Flattenfromtensorflow.keras.optimizersimportAdamdeftrain_model():载入训练集和测试集数据，进行独热编码

本教程是虚拟机搭建Spark环境和用idea编写脚本 一、前提准备需要已经有搭建好的虚拟机环境，具体见教程大数据学习之路又之从小白到用sqoop导出数据-我试试这个昵称好使不-博客园(cnblogs.com)需要已经安装了idea或着eclipse（教程以idea为例） 二、环境搭建1、下载Spark

实例1:**sparkSQL单个参数传递**```sqlargs1=args['demo']spark.sql("selectid,name,'{0}'asargs1fromuser".format(args1))```>说明：外界调用该脚本传递参数demo，将demo变量传递给args1变量，sql执行中的'{0}'代表着后面参数的第一个参数args1。实例2：**sparkSQL多参数传

Spark简介：Spark的诞生是基于解决Hadoop数据处理慢的问题Spark2013年6月成为Apache基金会下成员。与Hadoop不同：提示：这里可以添加要学的内容1.Spark是一种包含流处理能力的处理框架，主要侧重于内存计算以及处理优化机制加快批处理的工作负载的运行速度。2.Hadoop基于

新西兰一家证券交易所遭受了一系列分布式拒绝服务(DDoS)攻击，服务连续两天下线。新西兰交易所（也称为NZX）表示，周二遭到了DDoS攻击，并声称该攻击来自海外。在与网络提供商Spark的联合声明中，NZX表示它“经历了来自离岸的大规模攻击，这影响了NZX系统的连接性”。受影响的系

假期准备学习spark，在B站上了解过spark后才明白学习spark之前需要先学习Scala首先Spark是由Scala语言开发的，所以开发过程中也需要使用到Scala语言 在IDEA中配置Scala环境如下： 1.在IDEA中新建一个maven，命名为scala   2.点击File，打开setting，点击Plugins搜索scala并下载

一、任务调参1.1spark.executor.memoryexecutor执行分配的内存大小1.2spark.executor.coresexecutor执行分配的核数1.3spark.executor.instances需要的executor个数，等同num-executors，可以使用 spark.dynamicAllocation.enabled1.4spark.executor.memoryOverhead="1024

背景平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置sparkexecutor个数、每个executor的core个数以及executor的内存大小等，这项配置目前基本靠用户个人经验，在这个过程中，有的用户就会设置非常不合理，比如配置的内存非常大，实际上任务运

一.背景1.介绍至少需要6大技术栈:[mysql+Linux,scala,java,Hadoop,Hive,Kafka]Spark是处理大规模数据的统一分析引擎Spark从数据的输入到结果的输出之间所有数据结构都是基于[RDD]的.RDD这个数据集的元素是分布式的存储在集群的多节点上的.一台机器的内存计算

RDD只是一个逻辑概念，在内存中并不会真正地为某个RDD分配存储空间（除非该RDD需要被缓存）。数据操作分为transform()和action()两种。transform()是一个单向操作，rdd1进行操作后会产生新的rdd2，不会修改rdd1。依赖窄依赖（NarrowDependency）新生成的childRDD中的每一个分区都依赖paren

《高性能的RTC服务器OpenFire》—第一章部署与源码调试 前言OpenFire是什么，以及它能做什么？或许这是许多开发人员最关心的一个话题。简单来说，OpenFire是一个采用纯Java语言编写（核心架构使用Mina构建）的开源RTC（Real-TimeCommunications，实时协作）服务器。它采用XMPP协议进行分布式

前言最近，本可人儿最近在学习大数据的分析和计算，正好利用所学的Spark的相关知识做一点小东西。使用的语言是python。使用工具爬虫：Scrapy框架和Xpath数据解析数据存储：MySQL数据分析：Spark3.2.0数据可视化：pyecharts库IED：PycharmOS：Ubuntu20.04设计步骤一、Hadoop和Spa