Apache Spark是用于大数据处理的统一分析引擎。1.Spark的优势a）速度跟hadoop的mapreduce相比，他的速度是mapreduce的100倍以上。Spark通过使用最先进的DAG调度器、查询优化器和物理执行引擎实现了在批处理和流式计算两方面的高性能。b)易用性能使用Java、Scala、Python、R和SQL脚本等语言快速编写出应用程序spark提供了80个以上的高级运算方
写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD，将原RDD重新分区。 参考：http://lxw1234.com/archives/2015/07/356.htm
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2017-11-07 20:00:00
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本文主要从一下几个方面来介绍流计算处理流程：概述数据实时采集数据实时计算实时查询服务概述传统的数据处理流程，需要先采集数据并存储在关系数据库等数据管理系统中，之后由用户通过查询操作和数据管理系统进行交互，如下图所示：传统的数据处理流程隐含了两个前提：存储的数据是旧的。存储的静态数据是过去某一时刻的快照，这些数据在查询时可能已不具备时效性了；需要用户主动发出查询来获取结果。流计算的处理流程一般包含三
一、Spring Data官网：https://spring.io/projects/spring-data一种数据访问技术、可访问关系数据库和非关系数据库、map-reduce框架以及基于云的数据服务。二、Spring Data整合MySQL开发环境准备及实体类开发+spring boot建立log-spark-web子模块。同log-web流程。（C:\Users\jieqiong\IdeaP
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughp
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard一.框架利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数，利用Spark Streaming实时处理用户购物日志，然后利用websocket将数据实时推送给浏览器，最后浏览器将接收到的数据实时展现，案例的整体框架图如下： 详细分析下上述步骤：应用程序将购物日志发送给Kafka，topic为”sex”，因为这里只是统计购物男女生人数，所以只需要
在当今的 DT 时代，我们的业务增长会越来越依靠于 SQL 引擎 + AI 引擎
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DataFrame它不是spark sql提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的 DataSet： A DataSet is a distributed collection of data. (分布式的数据集) DataFrame：A DataFrame is a DataSet organized into named columns. 以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布
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数据分析是一个非常重要的话题，它可以帮助我们了解数据，并做出正确的决策。首先，我们需要准备好数据。数据可以是 CSV 文件、Excel 文件或数据库中的数据。我们使用 Pandas 库来读取数据。它是 Python 中最常用的数据分析库之一，可以轻松地读取和处理数据。import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')接下来，我们需要对数据进行清洗
文章目录用例1：数据清洗用例2：用户留存分析用例3：活跃用户分析用例4：活跃用户地域信息分析用例5：用户浏览深度分析 本项目用到的文件获取如下,提取码: 6xdx 点我获取文件 注意:本文都是在spark-shell环境下完成 用例1：数据清洗读入日志文件并转化为RDD[Row]类型按照Tab切割数据过滤掉字段数量少于8个的import org.apache.spark.sql.Row
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数据分析步骤：提出问题明确的问题为数据分析提供大方向理解数据首先采集数据，其次导入数据，然后查看数据集的统计信息数据清洗又称数据预处理，变成便于处理的形式构建模型建立业务指标，用机器学习的算法训练模型数据可视化数据最好的展示方式是图表实例：1. 提出问题以医院药品销售数据为例，我们想要知道：月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势
明确这些需求需要查询资料了解一般化的定义，更重要的是同业务人员讨
# 用Python进行数据分类分析
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## 实际问题
假设我们是一家电商公司，想要了解用户对我们产
# Spark进行数据分析
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## 2. Spark简介
Spark是一个基于内存的分布式计算系统，能够在大规
Task02 数据读取与数据分析学习目标学习使用pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律数据读取赛题数据为文本数据，但是使用csv格式存储，可用pandas进行数据读取import pandas as pd
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目标：学会利⽤pandas对数据进⾏合并、筛选以及排序等操作一、数据合并(两种方法)①concatimport pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame([[2,5, 7, 4,9], [3, np.nan, np.nan,np.nan, 1], [2,1, np.nan, np
作者：姚某某本节主要总结「数据分析」的「主成分分析」和「因子分析」的思想。通过学习《 R 语言实战 》关于这两种方法的解释，我们很容易理解这两种方法其存在的意义。——降维。我们将要面对的数据实在是太大，变量实在太多，因此计算机所承受的压力也会越来越大。信息过度复杂是多变量数据最大的挑战之一，特别是在还要考虑变量间交互关系的时候，变量增加时交互关系的量是按阶乘关系在往上涨的，所以降维在很多时候能够起
