本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况，因为没有深入研究Spark的源代码，所以只能根据日志去看相关的源代码，从而了解“为什么会这样，为什么会那样”。说明按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN有两种模式： yarn-client模式、yarn-cluster模式。当在YARN上运行Spark作业，每个Spark execut
一、 Spark角色介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算，比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性，同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目，并成功应用于商业集群中，学习Spark就需要了解其架构。Spark架构图如下： Spark架构使用了分布式计算中master
目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景，用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表？2、什么是相似度的概念？ 3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kry
关于虚拟机的使用方法，很多用户也积累了很多经验，在多种虚拟机之间也都有尝试，试图寻找最适合自己使用的虚拟机软件。 苹果电脑虚拟机很多用户也都使用过，现在mac用户使用虚拟机的频率可能比Windows用户高，更多时候Windows用户只是将虚拟机作为一个辅助工具，很少使用它，更多应用与学校教学和专业人员的测试，而mac用户不同，除了企业、学校之外个人用户使用虚拟机也相当频繁。 用户在苹果电脑
SparkSteaming 实现图片流式抠图1. 思路由于抠图的算法是C++写的，将它编译成.so，打入jar包，运行时动态加载已经实现。抠图已经在hadoop2.2.0和spark0.9上实现，现在要对它进行流式抠图。目前想到的就是两种方式1) 每次需要背景图片的时候，
一、获取公开数据集UCI机器学习知识库：包括近300个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。数据集列表位于：http://archive.ics.uci.edu/ml/
Amazon AWS公开数据集：包含的通常是大型数据集，可通过Amazon S3访问。这些数据集包括人类基因组项目、Common Craw网页语料库、维基百科数据和Google Books Ngrams。相
本文系统解析 Java 大数据在智能安防中的全栈应用，涵盖边缘 - 云端协同架构、YOLOv5 目标检测、FAISS 向量检索等核心技术，结合北京冬奥会、雄安新区等国家级案例，提供工业级解决方案与完整代码实现，是安防技术人员与 Java 开发者的权威参考手册。
一.Spark函数详解系列之RDD基本转换
RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation（转换）：Transformation属于延
Android程序员日记 作者： 贤榆的榆 如果你觉得有帮助欢迎 关注、赞赏、在看 阅读时间：2257字 5分钟 掐指一算，没想到已经三个月没有更新了，看了一下后台，发现关注的人数到时又多了。感谢大家的关注。而且是持续的关注。然后我看了一下历史，发现去年是从5月9日开始继续更新的，中间也休了2、3个月。好吧，不管怎样，从这个月开始，我又回来了。正好
使用flink tuples当使用groupby，join，后者key这类算子的时候，FLink提供了很多种访问你key的方法。1. 使用key selector 第三种方法虽然给了最好的性能，但是可读性很差。比如，我们的代码有可能写成下面这样： 重利用flink对象 使用函数注解另外一个优化Flink任务的方法是提供一
1、设计目标 1、实时的OLTP+OLAP型的操作2、数据规模在50TB-100TB以下：太大规模的数据(PB规模)，还要求实时出结果的场景，并不是SnappyData的设计目标。3、微批的流失写入：实时数据的写入最好按批次写入。例如列表上的频繁的基于点的update，效率并不是很高。 2、数据流 上图介绍了流数据的注入以及数据分析的过程，如下：1、当集群搭建完成，此时就可以从外部数据源导
一、Spark SQL二、 Spark SQL1． Spark SQL概述1.1． Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hi
2016.04.08Note_11引入了高大上的matplotlib，但是一直报错，难过！Export了一下DISPLAY，结果果然是因为ssh！！！决定规避显示的环节！！可视化！！！！初步搞定！！！！！感激涕零！！！！Bug解决了以后，冷静下来发现，其实刚开始解决这个问题的时候，就想过这个规避的方法，也找到了下面第二个参考，但是没有很好的认识，太天真。TclError Couldn’t Conn
前言\\ 2月13日，雅虎宣布开源TensorFlowOnSpark。TensorFlowOnSpark 为 Apache Hadoop 和 Apache Spark 集群带来可扩展的深度学习。 通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上
1 PySpark选择感兴趣的数据集“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。” 我前面写了一些关于 我用PySpark做数据相关事情，主要包括三方面的内容，如下图所示。在本文，你会了解到如何使用PySpark做数据选择。包括选择感兴趣的样本集或者特征
spark Web UI是学习调试spark任务的入口，查看spark UI任务日志也是一项必备技能。但在几番搜索后，一直没能找到全面详细地对如何查看spark Web UI方法的文章，故在查看资料及个人理解的基础上整理了本篇文章，欢迎大家一起交流学习！下面对spark Web UI的各tab页分别进行介绍：1. Jobs在提交spark任务运行后，日志中会输出tracking URL即任务的日志
一、执行第一个Spark程序1、执行程序我们执行一下Spark自带的一个例子，利用蒙特·卡罗算法求PI：启动Spark集群后，可以在集群的任何一台机器上执行一下命令：/home/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark:/
问题导读 1、怎样用Spark快速运行一个例子？ 2、如何理解lines变量？ 3、如何在NetworkWordCount中找到完整列子？ 一个快速的例子 在我们进入如何编写Spark Streaming程序的细节之前，让我们快速地浏览一个简单的例子。在这个例子中，程序从监听TCP套接字的数据服务器获取文本数据，然后计算文本中包含的单词数。做法如下： 首先，我们导入Spark Streaming
可行性分析的任务及报告第1关：可行性分析的任务及报告任务描述相关知识作答要求参考资料答案 第1关：可行性分析的任务及报告任务描述本关任务：根据所学有关可行性分析的知识，完成右侧的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1.可行性分析的具体含义与内容； 2.可行性分析报告。可行性分析简介 可行性分析是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、
排序可以说是很多日志系统的硬指标（如按照时间逆序排序），如果一个大数据系统不能进行排序，基本上是这个系统属于不可用状态，排序算得上是大数据系统的一个“刚需”,无论大数据采用的是hadoop,还是spark，还是impala,hive，总之排序是必不可少的，排序的性能测试也是必不可少的。有着计算奥运会之称的Sort Benchmark全球排序每年都会举行一次，每年巨头都会在排序上进行巨大的投入，可见
近两年来PCB板的密度越来越高，飞针测试机的作用日渐突出。但飞针测试机因价格昂贵在我国的应用还不是很普遍，大多数中小型PCB工厂人员对其了解也不深入，这样采购飞针测试机时比较困难。另外飞针测试机也分为测试机基板和PCBA组装线路板要问清楚。 飞针测试机采购时应注意以下几点：一、测试幅面根据贵公司的产品大小来决定。二、测试机的精度 机器精度方面要注意对不同标注法的理解。通用标注法为：精准
在Spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中，RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD，即RDD的每一行是（key, value）的格式。这种格式很像Python的字典类型，便于针对key进行一些处理。针对pair RDD这样的特殊形式，spark中定义了许多方便的操作，今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey，因为在接下来讲解《在sp
写脚本生成类似文件java 代码封装类package day0327;
import java.util.UUID;
public class data {
private String ip;
private String address;
private String date;
private long timestamp;
// private U
弹性分布式数据集(RDD)是分布式处理的一个数据集的抽象， RDD是只读的，在RDD之上的操作都是并行的 。实际上，RDD只是一个逻辑实体，其中存储了分布式数据集的一些信息，并没有包含所谓的“物理数据”，“物理数据”只有在RDD被计算并持久化之后才存在于内存或磁盘中。RDD的重要内部属性有：计算RDD分区的函数。所依赖的直接父RDD列表。RDD分区及其地址列表。RDD分区器。RDD分区优先位置。R
游戏介绍通俗来说，Rarity是一个基于NFT的链上战斗PRG游戏（排名游戏）。玩家通过游戏铸造出不同职业的英雄，让英雄进行冒险，从而获得战利品，经验值，技能点去进一步促进英雄的成长，随着英雄等级的提升，玩家会逐步解锁专长，法术，制作装备等功能，让铸造的英雄逐步具备价值，变得更具有稀缺性。值得一提的是，该项目发起者是YFI创始人，业内大名鼎鼎的Andre Cronje(AC)。从整体上看，Rari
本文系统解析 Java 在制造业全流程监控与质量追溯中的工业级应用，涵盖边缘采集、3D 可视化、区块链追溯等核心技术，结合海尔、商飞等头部案例，提供可落地的技术方案与完整代码，是制造业数字化转型的权威指南。
本文深度解析 Java 与大数据、机器学习技术在电商用户画像构建及精准营销中的应用，涵盖数据处理架构、核心算法实现、企业级案例及性能优化方案，为电商智能化升级提供可落地的技术路径。
什么是数据库数据库就是一个文件系统，但是访问的时候需要使用标准SQL语句来访问数据。如果我们在本地安装，其实我们本地也是一个服务器，这个服务器只能存储数据。 关系型数据库存储的都是实体与实体之间的关系。（用户，订单，商品） 可以通过ER模型图来描述之间的关系 常见的数据库Oracle ：甲骨文公司的数据库产品，大型的收费的数据库。SQLServer ：微软
对于一个无向连通图来说，它可能有很多生成树，那么如何求得它的生成树个数呢？首先给出一个非常一般的计算方法 -- 矩阵行列式法对于任何一个顶点数为n的无向连通图，我们列出一个矩阵。矩阵的规则是：1、在主对角线上的元素为此节点的度数2、对于其他位置上的元素Matrix(i,j) { i != j }， (1) 如果节点i和节点j连通，则Matrix(i,j)的值为-k，其中k值
Spark编程基础1、创建RDD1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文