有什么方式能让java后台程序直接调用spark,并且直接收到spark计算后的返回值? [问题点数:23分]

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python调用远程spark资源
# -*- encoding: UTF-8 -*- # @auther:hx # @datetime:2018-03-01 from py<em>spark</em> import SparkContext import os os.environ['HADOOP_HOME']='D:\\system\\hadoop-common-2.2.0-bin-master' os.environ['PYSPARK_PYT...
java提交一个Spark应用程序
第一种<em>方式</em>经常有人在公众号留言或者在群里问浪尖,如何使用<em>java</em>代码提交一个Spark应用程序。在这里浪尖介绍一种简单的方法来实现这个功能。首先用vim打开一个文件,MyLauncher.<em>java</em>编写代码如下:import org.apache.<em>spark</em>.launcher.SparkAppHandle;import org.apache.<em>spark</em>.launcher.SparkLauncher;
Spark大数据比赛经验记录(含sparksubmit 提交方法)
十月底, 参加了公司的一个<em>spark</em>大数据比赛, 题目比较简单, 但是由于自己缺乏此方面的业务知识, 所以对我来说解答的过程还是很有收获的 , 现在记录如下: 题目 数据表: CREATE EXTERNAL TABLE fact_ipp_flux_limit( clttime timestamp, clttimeint bigint,
Spark 任务调度之Executor执行task并返回结果
介绍Executor执行task并返回result给Driver。
编程的两种方式执行Spark SQL查询(方式一)
现在我们来实现在自定义程序中编写Spark SQL查询程序。 实现查询的<em>方式</em>有两种: <em>方式</em>一:通过反射推断schema。 <em>方式</em>二:通过structtype<em>直接</em>指定schema。 我们先用<em>方式</em>一来实现自定义查询。 首先创建一个team.txt文件,内容有5列,分别是id,球队名称,综合值,进攻值,防守值。 部分数据如下: 1,火箭,94,95,93 2,马刺,95,96,94
Flume直接到SparkStreaming的两种方式
一般是flume->kafka->SparkStreaming,如果非要从Flume<em>直接</em>将数据输送到SparkStreaming里面有两种<em>方式</em>,如下: 第一种:Push推送的<em>方式</em> 程序如下:package cn.lijieimport org.apache.log4j.Level import org.apache.<em>spark</em>.streaming.flume.FlumeUtils import or
java调用spark做实时计算,可以直接调用吗?一般什么方式
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java调用spark+hdfs计算的一个小demo
最近在入门<em>spark</em>+hadoop,伪分布式安装,部署推荐这几个地址,不错。这边顺手记录一下自己用到的两个小程序。 推荐教程 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/41042713 http://blog.csdn.net/tongxinzhazha/ar
java调用spark中碰到的问题
最近开发分析工具中使用了mapreduce和<em>spark</em>两种模式,独立的分析工具app已经开发完成<em>并且</em>使用命令行提交到集群运行成功,在任务代理中采用Runtime.getRuntime().exec<em>方式</em>提交mr或者<em>spark</em>到集群运行。mr运行没有出现任何问题,但是<em>spark</em>运行时,初期正常,没有任何问题,后来不知道<em>什么</em>时候开始,突然出现<em>spark</em>程序运行卡住,err中报错全是org.apache....
java编写spark程序,简单示例及运行
 最近因为工作需要,研究了下<em>spark</em>,因为scala还不熟,所以先学习了<em>java</em>的<em>spark</em>程序写法,下面是我的简单测试程序的代码,大部分函数的用法已在注释里面注明。 我的环境:hadoop 2.2.0                    <em>spark</em>-0.9.0                    scala-2.10.3                    jdk1
使用Spark的JavaAPI访问局域网中的Spark集群
1、客户端环境Win7 + JDK1.8 + IDEAMeaven配置:&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quot; ...
Spark实时流计算Java案例
现在,网上基于<em>spark</em>的代码基本上都是Scala,很多书上也都是基于Scala,没办法,谁叫<em>spark</em>是Scala写出来的了,但是我现在还没系统的学习Scala,所以只能用<em>java</em>写<em>spark</em>程序了,<em>spark</em>支持<em>java</em>,而且Scala也基于JVM,不说了,<em>直接</em>上代码这是官网上给出的例子,大数据学习中经典案例单词计数 在linux下一个终端 输入 $ nc -lk 9999 然后运行下面的代码
基于spark的系统信息熵 条件熵计算
不错的开源利用<em>spark</em><em>计算</em>CMIM, MRMR,MIFS等方法的<em>spark</em>库, 作者仿照<em>spark</em> ml mllib库的feature selection的功能, 扩展了支持系统信息熵<em>计算</em>的<em>方式</em>。 如果需要具体结果, 可以<em>直接</em><em>调用</em>ml.feature中对应方法
SparkStream的两种经典使用方式:
大家:   好!SparkStream的两种经典使用<em>方式</em>,仅仅涉及到SparkStream,没有涉及到各种对接,数据来源是tcp的端口号 第一种:  按照间隔对数据进行<em>计算</em>,对历史数据不做处理 package SparkStream import org.apache.<em>spark</em>.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.<em>spark</em>.stre...
Spark的环境搭建以及简单的eclipse的两种运行方式--standalone和yarn
前言:会一些linux的基础,以及<em>java</em>基础。以及是先搭建好<em>java</em>环境,搭建环境是单机版。假定ip:192.168.248.133 步入正轨,我们<em>直接</em>来说说怎么搭建一个基于hadoop的<em>spark</em>环境。目的能够让<em>spark</em>将job提交到hadoop上处理。利用hadoop的分布式框架。 第一步:搭建hadoop的单机环境 1.在/etc/hostname 下修改对应的名字。 比如
Spark-利用SparkLauncher 类以JAVA API 编程的方式提交spark job
一.环境说明和使用软件的版本说明: hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz  <em>spark</em>-version:<em>spark</em>-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz <em>java</em>-version:jdk1.8.0_151 集群环境:单机伪分布式环境。 二.适用背景  在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的<em>方式</em>主要有两种(我所知道的)
Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD
Java接入Spark之创建RDD的两种<em>方式</em>和操作RDD
《深入理解Spark》之通过java调用shell启动spark
背景: 今天公司对于<em>spark</em>做了一个管理平台能实现一站式管理,即远程启动,远程关闭,并监控运行时的数据状态,而且监控平台和<em>spark</em>集群并不在同一个集群上,在同一个局域网内(机器之间做好了免密登录) 当然<em>java</em><em>调用</em>shell脚本并不是本文的重点,推荐使用下面的<em>方式</em> public static void test3(){ //1.sh是要执行要脚本文件,A指的是参数,...
Spark编程指南入门之Java篇一-基本知识
1. Spark的Java开发包 Spark提供Java的开发包,当前最新版本是2.0.2版本:<em>spark</em>-core_2.11-2.0.2.jar,可以从下面链接下载: http://central.maven.org/maven2/org/apache/<em>spark</em>/<em>spark</em>-core_2.11/2.0.2/<em>spark</em>-core_2.11-2.0.2.jar 或者通过Maven
spark读取数据库数据
  此代码是<em>spark</em>用于从mysql中读取数据 val conf = new SparkConf() .setMaster(&quot;local[*]&quot;) .setAppName(&quot;用户标签&quot;) val sc = new SparkContext(conf) val sqlC = new SQLContext(sc) val url = &quot;jdbc:mysql://地址/数据库名&quot; v...
Spark函数讲解:collect
将RDD转成Scala数组,并返回。 函数原型 def collect(): Array[T] def collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U]): RDD[U]collect函数的定义有两种,我们最常用的是第一个。第二个函数需要我们提供一个标准的偏函数,然后保存符合的元素到MappedRDD中。 实例 scala> val o
调用 spark 程序
需要依赖:    &amp;lt;dependency&amp;gt;        &amp;lt;groupId&amp;gt;org.mortbay.jetty&amp;lt;/groupId&amp;gt;        &amp;lt;artifactId&amp;gt;jetty&amp;lt;/artifactId&amp;gt;        &amp;lt;version&amp;gt;6.1.26&amp;lt;/version&amp;gt;    &amp;lt;/dependenc
Spark资源调度中的通信流程
<em>spark</em>的调度包括资源调度和任务调度两种。前面介绍过<em>spark</em>的任务调度包括DAGScheduler&TaskScheduler,本文主要介绍资源调度,包括资源调度中涉及的各模块以及它们之间的通信。 Spark中物理节点包括三者,分别是client、master&worker,而与资源调度相关的角色有四个,分别是driver、master、worker和executor。这几个节点与角
通过StructType直接指定Schema
Spark SQL能够将含Row对象的RDD转换成DataFrame,并推断数据类型。通过将一个键值对(key/value)列表作为kwargs传给Row类来构造Rows。key定义了表的列名,类型通过看第一列数据来推断。(所以这里RDD的第一列数据不能有缺失)未来版本中将会通过看更多数据来推断数据类型,像现在对JSON文件的处理一样。package com.wl.<em>spark</em> import ja...
使用Java代码,远程提交spark任务到spark集群上面
在网上查阅了很多资料,主要参考了以下两位大神的博客https://blog.csdn.net/gx304419380/article/details/79361645https://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/78551986写了一个小demo。首先<em>spark</em> jar要上传至hdfs中。pom文件中只需要依赖&amp;lt;dependency&amp;gt; ...
Flume Push数据到spark streaming或者接收Spark streaming的poll数据时实际运行程序总结
1:如果windows的eclipse,集群运行模式,只能maven打jar包的<em>方式</em>,放到集群上通过脚本运行,如果jar包没打进去或者不是maven的<em>方式</em>打出的jar包,可以把jar包放到集群<em>spark</em>的lib目录下,在脚本中通过--jars   /usr/local/<em>spark</em>/<em>spark</em>_1.6.0/lib/xxx.jar的<em>方式</em>指定一个jar包,可是可能还是会有问题,需要攻破(多个jar包要注
sparkjavaweb整合,如何通过页面提交spark任务,并过去结果
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获取Executor提交的并发执行的任务返回结果的两种方式/ExecutorCompletionService使用
当我们通过Executor提交一组并发执行的任务,<em>并且</em>希望在每一个任务完成后能立即得到结果,有两种<em>方式</em>可以采取:   <em>方式</em>一: 通过一个list来保存一组future,然后在循环中轮训这组future,直到每个future都已完成。如果我们不希望出现因为排在前面的任务阻塞导致后面先完成的任务的结果没有及时获取的情况,那么在<em>调用</em>get<em>方式</em>时,需要将超时时间设置为0 
如何在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型做预测
前言 昨天媛媛说,你是不是很久没写博客了。我说上一篇1.26号,昨天3.26号,刚好两个月,心中也略微有些愧疚。今天正好有个好朋友问,怎么在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型。在StreamingPro里其实都有实际的使用例子,但是如果有一篇文章讲述下,我觉得应该<em>能让</em>更多人获得帮助 追本溯源 记得我之前吐槽过Spark MLlib的设计,...
利用Spark Rdd生成Hfile直接导入到Hbase
针对大批量插入Hbase的场景,如果单条记录插入的时候效率比较低下,如果可以利用Rdd生成Hfile的话,然后利用Bulk Load导入Hfile的话,则会大大提升导入的速度,废话不说,<em>直接</em>上代码: 1.利用Create创建表blog:create 'blog' ,'article' 2.创建数据文件 blog.txt                3.上传文件至hdfs 备注:
使用REST接口调用Spark——Apache Livy使用笔记
0x0 Livy安装与运行 登录官网:http://livy.incubator.apache.org/ 下载最新版 livy。 1. 解压 2. 配置:在conf/livy-env.sh中添加: export SPARK_HOME=path/to/<em>spark</em> export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 进入bin文件执行 #前台模式,...
sparkstreaming读取kafka的两种方式
<em>spark</em> streaming提供了两种获取<em>方式</em>,一种是同storm一样,实时读取缓存到内存中;另一种是定时批量读取。 这两种<em>方式</em>分别是: Receiver-base Direct 一 、Receiver-base: Spark官方最先提供了基于Receiver的Kafka数据消费模式。不过这种<em>方式</em>是先把数据从kafka中读取出来,然后缓存在内存,再定
java程序中获取spark任务的计算结果
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sparkstreaming之实时数据流计算实例
最近在用<em>spark</em>streaming的技术来实现公司实时号码热度排序,学习了一下<em>spark</em>streaming的相关技术,今天主要要讲一个简单<em>spark</em>streaming实时数据流技术的一个实例,帮助大家更好的理解和学习<em>spark</em>streaming编程原理。
请教各位大神想做前端网页图表展示数据,利用web API方式调用后台spark程序返回结果的系统
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Spark2.0SQL语句执行过程
simba.sql("Select * from b") <em>调用</em>SparkSession.scala的sql()方法: def sql(sqlText: String): DataFrame = { Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)) } Dataset.ofRows()方法:
Java Web提交任务到Spark
1. windows简单<em>java</em>程序<em>调用</em>Spark,执行Scala开发的Spark程序,这里包含两种模式: 1> 提交任务到Spark集群,使用standAlone模式执行; 2> 提交任务到Yarn集群,使用yarn-client的模式; 2. windows 开发<em>java</em> web程序<em>调用</em>Spark,执行Scala开发的Spark程序,同样包含两种模式,参考1. 3. linux运行<em>java</em> web程序<em>调用</em>Spark,执行Scala开发的Spark程序,包含两种模式,参考1.
使用Spark(jdbc)从MySQL读取和保存数据.
使用Spark(jdbc)从MySQL读取和保存数据.
Spark Streaming通过直连的方式消费Kafka中的数据
本文实现了用Spark通过直连的<em>方式</em>去消费Kafka中的数据,并在消费完数据后对偏移量进行了更新,<em>并且</em>在创建stream时考虑了偏移量的修正,避免了<em>直接</em>使用API时出现的一些异常。
spark 计算引擎
<em>spark</em> <em>计算</em>引擎(一)<em>spark</em> 的<em>计算</em>是一个层层迭代的过程,迭代即上一轮的输出是下一轮<em>计算</em>的输入,RDD是<em>spark</em><em>计算</em>的核心,是<em>spark</em>对各种<em>计算</em>数据的统一抽象模型,关于RDD的特性,将在今后的博客中陆续更新,今天要给大家展示的是<em>spark</em>的<em>计算</em>引擎模型。
Spark Java程序案例入门
<em>spark</em> 安装模式: local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程 standalone(集群模式):典型的Mater/slave模式,不过也能看出Master是有单点故障的;Spark支持ZooKeeper来实现 HA on yarn(集群模式): 运行在 yarn 资源管理器框架之上,由 yarn 负责资源管理,Spark 负
SpringBoot项目通过httpClient调用SparkRestfulAPI提交spark作业到spark集群运行
package com.rlt.services.impl; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.rlt.entity.SparkConfEntity; import com.rlt.entity.SparkResultEntity; import com.rlt.services.DictService; import com.rlt.u...
NLP中的新词发现特征选择
http://blog.csdn.net/wendingzhulu/article/details/44464895
Java新词发现算法码源之研究
最近在学中文分词。     发现新词用到了github上的sing1ee/dict_build,讲解在:            自动构建中文词库:http://www.matrix67.com/blog/archives/5044     挺有意思的。            代码在github上,地址为: https://github.com/sing1ee/dict_bu
java使用Nagao算法实现新词发现、热门词的挖掘
采用Nagao算法统计各个子字符串的频次,然后基于这些频次统计每个字符串的词频、左右邻个数、左右熵、交互信息(内部凝聚度)。 名词解释:   Nagao算法:一种快速的统计文本里所有子字符串频次的算法。详细算法可见http://www.doc88.com/p-664123446503.html   词频:该字符串在文档中出现的次数。出现次数越多越重要。   左右邻个数:文档中该字符串的左边
neo4j与spark 的结合
image.png image.png 正常来说 neo4j是用来图存储的,neo4j企业版 的性能远远高于 社区版,毕竟是收费的,不过 只要下载到就可以使用了,我已经用上了,非常棒。 <em>spark</em> 是用来 做 图<em>计算</em>的,Graphx,其实 <em>spark</em> 和Neo4j 有交叉点,在图论算法上都可以用上, 我们在使用 neo4j 和 s...
使用IntelliJ IDEA编写SparkPi直接在Spark中运行
使用IntelliJ IDEA编写Scala在Spark中运行环境说明:hadoop-2.2.0+<em>spark</em>-1.1.0 hadoop是完全分布式,<em>spark</em>是standalone。在master节点master1上安装了IntelliJ IDEA。1、开启<em>spark</em>进入到<em>spark</em>的sbin目录,./start-all.sh命令开启<em>spark</em>。 注意:因为演示的是SparkPi demo,无需
spark笔记之模式匹配和样例类
阶有一个十分强大的模式匹配机制,可以应用到很多场合:如开关语句,类型检查等<em>并且</em>阶还提供了样例类,对模式匹配进行了优化,可以快速进行匹配。 1.1。匹配字符串 [AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 01 02 03 04 05 06 07 08 ...
Spark 共享变量
Spark中有两种类型的共享变量:一个是累加器accumulator、一个是广播变量broadcast variable。 累加器:用来对信息进行聚合 广播变量:用来高效分发较大的对象 一. 累加器累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数,如:统计日志中空行数、统计错误行数等。用法: 通过<em>调用</em>JavaSparkContext.accumulator(initivalVa
spark sql 使用hive作为数据源
本来是很简单的一件事,代码也不复杂,如下: 代码: public class LocationFromHiveDataSource {     @SuppressWarnings("deprecation")     public static void main(String[] args) {         // 首先还是创建SparkConf         SparkCo
基于大规模语料的新词发现算法
原文地址   文 / 顾森   对中文资料进行自然语言处理时,我们会遇到很多其他语言不会有的困难,例如分词——汉语的词与词之间没有空格,那<em>计算</em>机怎么才知道“已结婚的和尚未结婚的”究竟是“已/结婚/的/和/尚未/结婚/的”,还是“已/结婚/的/和尚/未/结婚/的”呢?    这就是所谓的分词歧义难题。不过,现在很多语言模型都已能比较漂亮地解决这一问题了。但在中文分词领域里,还有一个比分词歧义...
新词发现:中文新词识别技术简介
一、前言 新词识别,也可称为未登录词识别,严格来说,新词是指随时代发展而新出现或旧词新用的词,如:给力、山寨等;而未登录词是在词典中未存在的词,但实际使用中,两者并没有严格的区分,下文均以新词指代。 在之前的博文中提到,中文分词中存在两个问题,未登录词识别和歧义切分,具体在《统计自然语言处理》中提到,中文分词有98%的错误来自未登录词,相比之下未登录词识别比歧义切分更需要关注。 二、概述 ...
基于spark的新词发现模型
package com.icklick.<em>spark</em>.wordSegment import org.apache.log4j.{ Level, Logger } import org.apache.<em>spark</em>.{ SparkConf, SparkContext } import com.iclick.<em>spark</em>.wordSegment.util.CounterMap import scala.c
使用java代码来实现动态提交spark任务到集群
场景 执行<em>java</em>代码的一个方法,这个动作触发提交<em>spark</em>任务到运行在yarn上的<em>spark</em> 集群 开始 Spark任务介绍 执行<em>spark</em>读取Hive中的一个表,这个表是用Hive来管理的HBASE表。统计这个表的总记录数。 具体代码如下:         objectTable_count {   def main(args: Array[String]): Unit = { ...
Spark SQL的简单java api应用
1、创建IDEA的Maven工程2、引入依赖     &amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quot; xs...
Spark将计算结果写入到Mysql中
Spark将<em>计算</em>结果写入到Mysql中
spark数据本地化
转载自:https://www.cnblogs.com/jxhd1/p/6702224.html?utm_source=itdadao&amp;amp;utm_medium=referralSpark数据本地化--&amp;gt;如何达到性能调优的目的1.Spark数据的本地化:移动<em>计算</em>,而不是移动数据2.Spark中的数据本地化级别:TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个...
spark streaming 中 direct 直连方式从kafka中怎么拉取数据
我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的<em>方式</em>拉取 Kafka 数据时,是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的,而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的,而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。  于是产生了一个疑问:untilOffsets 是怎么算出来的?  接下...
spark可以用来做什么?零基础学spark
Spark是大数据技术中数据<em>计算</em>处理的王者,能够一次处理PB级的数据,分布在数千个协作的物理或虚拟服务器集群中,它有一套广泛的开发者库和API,<em>并且</em>支持Java,Python,R和Scala等语言,其灵活的特性,适合各种环境,以下是Spark最常见的两种应用场景:离线场景:可以以时间为维度,几年的数据集,或者以业务为维度,某个领域的大数据集等,这种数据我们一般叫做离线数据,或者冷数据。实时场景:网...
c# 向Spark发送信息
c# 向Spark发送信息,<em>直接</em><em>调用</em>即可 可加入项目中,用于向指定<em>spark</em>发送信息
Spark Job触发流程原理与源码解析
<em>spark</em>触发job的流程示意图:通过对wordcount案例解析,来分析<em>spark</em> job的触发流程。wordcount代码如下var linesRDD= sc.textFile('hdfs://') var wordsRDD = linesRDD.flatMap(line =&amp;gt; line.split(&quot; &quot;)) var pairsRDD = wordsRDD.map(word =&amp;gt;...
spark WebService调用
WebService scala<em>调用</em>webservice
通过Spark Rest 服务监控Spark任务执行情况
1、Rest服务   Spark源为了方便用户对任务做监控,从1.4版本启用Rest服务,用户可以通过访问地址,得到application的运行状态。   Spark的REST API返回的信息是JSON格式的,开发者们可以很方便地通过这个API来创建可视化的Spark监控工具。目前   这个API支持正在运行的应用程序,也支持历史服务器。在请求URL都有/api/v1。比如,对于历史服务器
后台运行spark-submit命令的方法
在使用<em>spark</em>-submit运行工程jar包时常常会出现一下两个问题: 1.在程序中手打的log(如System.out.println(“***testRdd.count=”+testRdd.count()))常常会因被下一个Job的执行日志覆盖掉而无法查看日志; 2.一旦命令窗口被关闭或者电脑因断电等原因异常关闭,程序便终止运行。 其中,第一个问题可以通过将运行日志重定位
java 怎么提交应用程序到spark standalone集群中去运行
应用程序提交到<em>spark</em>集群中 一般是怎么做的
Spark SQL实现日志离线批处理
一、 基本的离线数据处理架构:   数据采集   Flume:Web日志写入到HDFS 数据清洗   脏数据 Spark、Hive、MR等<em>计算</em>框架来完成。 清洗完之后再放回HDFS 数据处理   按照需要,进行业务的统计和分析。 也通过<em>计算</em>框架完成 处理结果入库   存放到RDBMS、NoSQL中 数据可视化    通过图形化展示出来。  ECharts、HUE、Zeppelin   ...
Spark和Flink有可比性吗?BATJ在将来更加趋向与哪一边呢?
Spark 和 Flink都是通用的开源大规模处理引擎,目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。 Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks,由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年...
使用SparkSQL实现根据ip地址计算归属地一
之前使用过RDD实现过这个案例,如果不知道可以去参考我写的博文,这里要实现的就是在之前那个基础上进行修改的,具体实现思路就是将ip地址规则和访问日志文件中的数据进行整理然后转换成DataFrame之后注册成表,然后写Sql语句进行Join操作 具体代码实现: package cn.ysjh0014.SparkSql import cn.ysjh0014.TestIp import org...
java 后台查询数据使用spark Streaming处理
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使用Spark进行微服务的实时性能分析
作为一种灵活性极强的构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构中,应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务,它们通过REST APIs相互协作。通过这个设计原则,开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务。同时,基于这些特性,很多机构可以数倍地提升自己的部署能力。 然而凡事都有两面性,当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点。如图1所示,多个服务工作联合...
Spark 如何过滤重复的对象
数据如下所示: hello    world hello    <em>spark</em> hello    hive hello    world hello    <em>spark</em> hello    hive 最终需要的只是 hello    world hello    <em>spark</em> hello    hive 这三个,重复的丢掉。有两种实现方法。 第一:在程序将文本加载进来形成line R
Spark计算关键字出现的次数 Java形式
&amp;#13; 数据源: 小米,华为,小米,三星,苹果,华为,华为,酷派    Java代码: public class WorkCount { public static void main(String[] a) { SparkConf conf = new SparkConf(); //指定运行模式 /** ...
eclipse下spark提交方式
第一种 <em>直接</em>在本地提交,结果<em>直接</em>在eclipse下看到 conf.setMaster("local")  结果: 第二种 提交到集群,结果在web监控页面下看到 conf.setMaster("<em>spark</em>://192.168.1.47:7077")  sc.addJar("/home/hadoop/<em>spark</em>-test.jar") 结果:
Spark 读取外部文件的几种方式
Spark从外部读取数据之textFile textFile函数 /** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any * Hadoop-s...
spark 2.2.0 各个计算因子的使用方法 java
map: private static void map(){ SparkConf conf =new SparkConf().setAppName("map").setMaster("local"); JavaSparkContext sc =new JavaSparkContext(conf); List numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
Spark——并行计算框架
SparkSpark是一个通用的并行<em>计算</em>框架,是一种快速处理大规模数据的通用引擎,由UCBerkeley的AMP实验室开发。其架构如下图所示: Spark与Hadoop相比 Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高 Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念; Spark比Hadoop更通用 Spark提供多种数据集操作类型,而Ha
Spark内置RPC框架的基本架构
前言 本文是读耿嘉安先生的《Spark内核设计的艺术:架构设计与实现》的读书笔记; 书中代码实现讲得少一些,更多的是对Spark内核架构的分析与解读 书讲得比较深看实在看不去,就一个字一个字地打出来,打完之后再回过头来温习两遍,将书中比较有价值的、重要的东西梳理一下形成此文 Spark的RPC框架历史介绍 在Spark中很多地方都涉及网络通信,比如Spark各个组件间的消息互通、用户文件...
spark 入门map reduce 最好的几个例子
安装 Scala IDE 搭建 Scala 语言开发环境很容易,Scala IDE 官网 下载合适的版本并解压就可以完成安装,本文使用的版本是 4.1.0。 安装 Scala 语言包 如果下载的 Scala IDE 自带的 Scala 语言包与 Spark 1.3.1 使用的 Scala 版本 (2.10.x) 不一致,那么就需要下载和本文所使用的 Spark 所匹配的版
Java进行spark计算
下载安装<em>spark</em>:可以从如下地址下载最新版本的<em>spark</em>:https://<em>spark</em>.apache.org/downloads.html这个下载下来后是个tgz的压缩包,解压后<em>spark</em>环境就安装好了或者从github上下载:#git clone git://github.com/apache/<em>spark</em>.git安装好<em>spark</em>环境后,我们就可以通过Java,Python,Scala等语言的ap
利用idea对spark程序进行远程提交和调试
利用idea对<em>spark</em>程序进行远程提交和调试
java 远程连接spark 出现错误
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EXCEL基础应用(500例,常用函数)下载
包括:Excel函数应用500例,Excel2003函数完全手册,Excel常用技巧及函数,EXCEL基础应用,Wingdings字符表 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wsnan0627/1969026?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wsnan0627/1969026?utm_source=bbsseo[/url]
jQuery1.4中文API下载
本文详细介绍了JQuery的使用方法,对于初学者来说相当有用,用JQuery来写页面可以实际脚本与html代码的完全分离,大提高页面的可读性,同时,JQuery中提供的一些方法,比起我们自己写的脚本效率通常比较高。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yesqcy/2075261?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yesqcy/2075261?utm_source=bbsseo[/url]
操作系统---虚拟存储区和内存工作区下载
上学期做的一个操作系统课程设计。。。现在共享了。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cq2gl/2211900?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cq2gl/2211900?utm_source=bbsseo[/url]
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