1、spark是什么？ 快速，通用，可扩展的分布式计算引擎2、弹性分布式数据集RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重
一、RDD概述1.什么是RDD分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。2.RDD属性1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片
一.Spark简介 Spark使用scala语言实现的，它是一种面向对象，函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。1.Spark与Hadoop差异 Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而Spark支持DAG图的分布式并行计算的编程框
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2023-08-08 13:41:57
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基本概念：Spark作为新一代大数据计算引擎，因为内存计算的特性，具有比hadoop更快的计算速度。是一个分布式计算框架，旨在简化运行于计算机集群上的并行程序的编写。RDD：是spark核心数据处理模型，弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)是分布式内存的一个抽象概念，提供了一个高度受限的共享内存模型。一个RDD包含多个分区(Partition)。DAG：有
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2023-09-03 11:44:05
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1. RDD是什么？RDD 全称 Resilient Distributed Dataset，叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表了一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient ：弹性，RDD 的数据是可以保存在内存或者磁盘中，所以是弹性的。Distributed：对数据集内部的元素进行分布式存储，便于后期进行分布式计算。DataSet：数据集合。
RDD是存储数据的最小单位，spark在并行计算的时候会将任务细化到rdd的维度，分到不同的cluster上计算。生成RDD// @param numSlices number of partitions to divide the collection into
// parallelize() 的第二个参数是slices的数目，它指定了将数据集切分的份数。
sc.parallelize(Arr
今天试用了一下Spark的机器学习，体验如下：第一步，导入数据我们使用Iris数据集，做一个分类，首先要把csv文件导入。这里用到了spark的csv包，不明白为什么这么常见的功能不是内置的，还需要额外加载。--packages com.databricks:spark-csv_2.11:1.4.0from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = S
RDD是MLlib专用的数据格式，它参考了Scala函数式编程思想，并大胆引入统计分析概念，将存储数据转化成向量和矩阵的形式进行存储和计算，这样将数据定量化表示，能更准确地整理和分析结果。分为以下几类：1.本地向量集主要由两类构成：稀疏型数据集（spares）和密集型数据集（dense）。例如一个向量数据(9,5,2,7)，按密集
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2023-09-11 17:40:44
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DataFrame的函数Action 操作collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行collectAsList() 返回值是一个Java类型的数组，返回dataframe集合所有的行count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, std
一、Spark基础知识梳理 1.Spark是什么？ Spark是一个通用的并行计算框架，由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，节省了磁盘IO耗时，号称性能比Hadoop快100
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2023-09-07 16:54:07
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弹性分布式数据集RDDRDD概述什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个
Spark Streaming 是一个流式计算引擎，就需要对接外部数据源。每一个输入流DStream和一个Receiver对象相关联，这个Receiver从源中获取数据，并将数据存入内存中用于处理。本文主要介绍三种基本的数据源：文件流、RDD队列流、套接字流。
单位换算1Byte=8bit1KB=1024Byte(字节)=8*1024bit1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=
原创
2022-10-14 10:37:15
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Flume架构1.1 Hadoop业务开发流程1.2 Flume概述flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组
Spark前言Spark 知识系列文章一、RDD弹性分布式数据集1.1 RDD定义以及框架1.2 特点1.3 创建RDD1.4 算子1.5 RDD依赖关系1.5.1 窄依赖1.5.2 宽依赖1.6 RDD任务划分1.7 RDD数据分区器1.7.1 Hash分区1.7.2 Ranger分区（很少使用）二、 累加器2.1 运用累加器求数据之和三、 广播变量：分布式只读共享变量 - 调优策略总结 前言
1. 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。2. RDD的属性1) A
Spark中三大核心数据结构：RDD、广播变量（分布式只读变量）、累加器（分布式只写变量）、 1. RDD的概念和特点：RDD，全称Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，作为Spark中最基础的数据抽象，类似Java中对象的概念；它代表一个不可变（只读）、可分区、里面的元素可并行计算的集合，List、Set、Map都是RDD的常见形式。特点：只读、
1. 在较高层次上，每个spark应用程序包含一个驱动程序，去调用用户的main函数，在集群上执行各种并行操作。spark主要的抽象，是提供了RDD数据类型。RDD数据类型是一组分割在集群上可以被并行操作的元素集合。RDD可以通过HDFS上的文件，驱动程序已有的集合，或对已有的RDD进行变换来创建。用户也可以将RDD持久化，保存在内存中，以被有效的重用。RDD也将自动从失败中恢复。spark的第二
目录一、RDD的概述1.1 什么是RDD？1.2 RDD的属性1.3 WordCount粗图解RDD二、RDD的创建方式2.1 通过读取文件生成的2.2 通过并行化的方式创建RDD2.3 其他方式三、RDD编程API3.1 Transformation3.2 Action3.3 Spark WordCount代码编写3.4 WordCount执行过程图四、RDD的宽依赖和窄依赖4.1 RDD依赖关
基本数据绑定：
基本数据绑定是指直接将一个CLR对象绑定到一个UI元素的简单绑定。
事前准备：
此处先建立一个表示员工信息的Employee类作为基本的数据结构以备用
C# Code
public class Employee
{
public int Number { get; set; } //员工号
public string
原创
2013-03-08 16:31:49
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