一、背景    在最新的项目开发过程中,需要大量的对基础数据的转换实现中间字段或者中间表,使用SQL去进行数据的计算和处理,往往需要耗费大量的精力去写SQL并且实现起来很不方便,没有R、Python、Matlab、Scala等实现起来方便,基于这样的一个工作过程中遇到的痛点背景,有同学建议使用spark进行数据的etl处理直接生成结果表,先不论能否实现最终的目标但不
雅虎开源CaffeOnSpark:基于Hadoop/Spark的分布式深度学习 2016-02-26  深度学习实验室 基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习一文中,雅虎介绍了其集Caffe和Spark之长开发CaffeOnSpark用于大规模分布式深度学习,并向github.com/BVLC/caffe贡献了部分代码。现在,雅虎机器学习团队又宣布将整个CaffeOnSpark
转载 2024-06-12 00:15:07
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使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时,我们可能会遇到“Spark 不使用 Driver”的问题。这个问题可能导致应用程序无法正确运行,给开发和运维带来了一定的挑战。为了更好地理解这个问题,我们将从协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及扩展阅读六个方面详细探讨。 ```mermaid erDiagram USER { string id
原创 7月前
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在深入了解Flink如何在不使用Hadoop的情况下运行之前,我们需要首先明确一些背景和上下文信息。Flink是一种强大的流处理框架,设计用于在大规模数据流中进行高效的实时数据处理。随着大数据技术的发展,Flink的独立扩展性使其逐渐成为许多企业数据处理的首选。近年来,许多用户开始探索如何在没有Hadoop的环境中使用Flink,以提高灵活性和效率。 ### 协议背景 在数据处理生态系统中,F
原创 7月前
18阅读
Hadoop MapReduce虽然已经可以满足大数据的应用场景,但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是UC Berkeley的AMP Lab推出的Spark应运而生,Spark拥有更快的执行速度和更友好的编程接口,在推出后短短两年就迅速抢占MapReduce的市场份额,成为主流的大数据计算框架。读到这里请你先停一下,请给这段看似“没毛病”的引子找找问题。不知道你意识到没有,我在这段开头说
# 如何实现 HUID (Human Unique Identifier) 而不使用 Spark ## 介绍 在数据处理和数据科学中,生成唯一标识符是非常常见的需求。HUID(Human Unique Identifier)作为一种独特的标识符,有助于区分不同的数据记录。在本篇文章中,我们将了解如何在不使用 Spark 的情况下实现 HUID。 ## 整体流程概述 在实现 HUID 的过程
原创 10月前
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲,大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理,他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。维基百科对大数据这样解释:大数据是一个宽泛的术语,它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲,随着数据量的增加,采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受谷歌G
# Hadoop不使用Hostname 在大数据时代,Hadoop作为一个开源框架,已经成为了处理和存储海量数据的首选工具。然而,在配置Hadoop时,很多用户会忽视一个重要的设置——主机名(hostname)的配置。本文将深入探讨Hadoop如何在不使用主机名的情况下运行,以及相关的配置与代码示例。 ## 什么是HadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大数据。它的核
原创 11月前
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# Spark RDD不使用缓存的性能分析 Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架,它具有快速、易用和强大等优点。在Spark中,弹性分布式数据集(RDD)是最基本的数据结构,它能提供强大的数据处理能力。虽然Spark能够非常高效地处理大量数据,但如何使用RDD进行高效计算仍然是每个开发者需面临的挑战之一。本文将探讨不使用缓存的RDD的性能表现,并提供相关的代码示例。 ## R
原创 9月前
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前言本文主要总结了一下下载ERA5数据的经验和方法,主要分为Windows系统和Mac系统两部分;还附带了一些搜索到的比较好的相关经验,比如批量下载的方法目录1.ERA5数据简介 2.window系统下载ERA5数据 3.Mac系统下载ERA5数据 4.批量下载ERA5数据1.ERA5数据简介ERA5是第五代ECMWF大气再分析全球气候数据,该数据集的第一部分现在可以公开使用(1979年到3个月内
Hadoop安装步骤一、准备工作二、具体步骤(一)解压(二)更改权限(三)Hadoop配置hadoop-env.shcore-site.xmlhdfs-site.xml(四)yarn配置1.配置mapred-site.xml2.配置yarn-site.xml3.启动yarn(五)环境变量配置(六)启动\关闭 服务(七)服务启动时输入密码优化(八)HDFS测试   前言:下文中的IP地址、文件路
转载 2023-08-03 21:02:09
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Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS、YARN等组件。为了方便我们的使用Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压开箱即可使用,给我们提供了很大的方便。如果我们只是本地学习的spark,又不想搭建复杂的hadoop集群,就可以使用安装包。spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-scala2.13.tg
转载 2023-07-18 22:36:13
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1 persist 和 unpersistcache() 调用 persist(),且默认存储级别是 MEMORY_ONLY。 persist() 用来设置RDD的存储级别是否进行序列化和磁盘写入,需要充分考虑所分配到的内存资源和可接受的计算时间长短,序列化会减少内存占用,但是反序列化会延长时间,磁盘写入会延长时间,但是会减少内存占用,也许能提高计算速度。此外要认识到:cache 的 RDD 会一
Hadoop系列——Hadoop集群安装day2-1Hadoop系列——Hadoop集群安装day2-1集群角色规划准备工作1.克隆centos准备三台机器2.更改三台主机名3.更改主机映射3.1获取ip地址3.2添加映射4.关闭防火墙5.同步机器时间6.安装Java7.免密登录8.上传并解压压缩包9.配置文件9.1配置JDK路径9.2设置用户以执行对应角色的shell命令完整配置10.编辑ha
总体思路,准备主从服务器,配置主服务器可以无密码SSH登录从服务器,解压安装JDK,解压安装Hadoop,配置hdfs、mapreduce等主从关系。 1、环境,3台CentOS6.5,64位,Hadoop2.7.3需要64位Linux,操作系统十几分钟就可以安装完成, Master 192.168.0.182 Slave1 192.168.0.183 Slave2 192.168.0.184 2
## 安装Hadoop Spark的步骤 安装Hadoop Spark可以帮助你进行大数据处理和分析。下面是整个安装过程的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. | 下载并安装Hadoop | | 2. | 配置Hadoop环境变量 | | 3. | 下载并安装Spark
原创 2023-08-16 16:17:20
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一、概述二、方案适用场景三、方案实现思路四、方案实现原理五、方案优点六、方案缺点七、代码实现一、概述有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题--数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。二、方案适用场景在对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句,而且join
spark 从入门到放弃(一)标签(空格分隔): spark 机器学习 入坑打算出一系列的文章记录自己学习spark的历程,书籍《spark核心源码分析与开发实战》 电子工业出版社spark介绍了解一下发展背景 百度百科Spark使用Scala语言进行实现,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(Scala 提供一个称为 Actor 的并行
转载 2024-10-31 15:47:03
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一、官方链接官方搭建文档:https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/Ambari-2.4.2.0/bk_ambari-installation/content/ch_Getting_Ready.html离线搭建yum源,包下载列表:https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/Ambari-2.4.2.0/bk
转载 2024-06-12 00:29:33
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应用场景Apache Flink 是开发和运行许多不同类型的应用程序的绝佳选择,因为它具有广泛的功能集。Flink 的功能包括支持流和批处理、复杂的状态管理、事件时间处理语义以及状态的一次性一致性保证。下面,我们将探讨由 Flink 提供支持的最常见的应用程序类型,并为现实世界的示例提供指导。事件驱动的应用程序数据分析应用数据管道应用事件驱动的应用程序什么是事件驱动的应用程序?事件驱动应用程序是一
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