一、共性1.1、RDD从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API。从根本上来说,一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换处理的底层 API 进行并行处理。关于RDD的详细介绍可以参考这篇文章:。下面是使用 RDD 的场景常见案例:数据集进行最基本的转换、处理控制;数据是非结构化的,比如流媒体或者字符流;通过函数式
转载 2024-07-28 14:14:00
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分布式ETLETL代表提取、转换和加载。它是机器学习问题中数据准备预处理的一个常见工作流程。ETL是从数据源中提取或拉取数据,将其转换为可用形式,然后将其加载到模型/数据库中进行训练/分析。SKIL中的分布式ETL是指在spark集群上以分布式模式对提取的数据进行转换。使用Spark集群 要使分布式ETL工作,你需要在后端有一个Spark集群,并且需要一个客户机,一个包含“SparkContex
转载 2023-12-25 20:06:11
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5.3 实时数据ETL存储实时从Kafka Topic消费数据,提取ip地址字段,调用【ip2Region】库解析为省份城市,存储到HDFS文件中,设置批处理时间间隔BatchInterval为10秒,完整代码如下:package cn.itcast.spark.app.etl import cn.itcast.spark.app.StreamingContextUtils import org
什么是ETL:ETL(extract提取、transform转换、load加载)。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后,进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据。使用Spark开发ETL系统的优势:1、由于海量的日志记录、交易记录,单机进行ETL变得越来越困难。搭建一套具备大规模数据处理能力的E
转载 2023-07-20 15:11:34
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# 使用Spark进行ETL的高效实现 ETL(Extract, Transform, Load)是数据处理中的一个重要步骤,而Apache Spark因其高效的并行处理能力和丰富的生态系统成为了进行ETL的理想工具。这篇文章旨在向刚入行的小白开发者介绍如何使用Spark进行高效的ETL操作。 ## ETL流程概述 在使用Spark进行ETL时,我们通常会经历以下几个步骤。以下表格展示了ET
Geotrellis-spark-etl测试前提条件   进行到这一阶段,我们假设你已经具备了基本的spark,scala开发的能力,对Geotrellis也已经并不陌生,至少我们假设你已经使用过它,实现了一些简单的示例。   如果你没有具备以上条件,请自行参考相关资料,比如官方文档(强力推荐),同时我们也提供了《Geotrellis使用
转载 2024-06-27 20:44:23
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作者:James Spinella并行编程在历史上一直是软件开发中比较小众复杂的环节,往往不值得头疼。但编写并行化应用只会越来越简单,一个应用同时利用设备 CPU 上的多个内核,来实现效率最大化也是很常见的。如今,随着数据工程作为一个专业领域的兴起,并行编程比以往任何时候都更受欢迎。Apache Spark 是一个用于Extract(提取), Transform(转换) Load(加载)——
Spark作为分布式计算框架,多个节点的设计与相互通信模式是其重要的组成部分。Spark一开始使用 Akka 作为内部通信部件。在Spark 1.3年代,为了解决大块数据(如Shuffle)的传输问题,Spark引入了Netty通信框架。到了 Spark 1.6, Spark可以配置使用 Akka 或者 Netty 了,这意味着 Netty 可以完全替代 Akka了。再到 Spark 2, Spa
转载 2023-10-27 06:13:15
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1 什么是ALS  ALS是交替最小二乘(alternating least squares)的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子,我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。   这个矩阵的每一行代表一个用户(u1,u2,…,u8)、每一列代表一个商品(v1,v2,…,v8)、用户
转载 2024-08-14 15:56:35
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## 用SparkETL的缺点 在大数据处理领域,Spark已经成为一种流行的工具,用于数据处理、ETL等任务。但是,尽管Spark具有很多优点,但也存在一些缺点。本文将探讨使用Spark进行ETL时可能遇到的一些问题,并提供一些解决方案。 ### 缺点一:性能不稳定 在处理大规模数据时,Spark的性能可能会不稳定。由于Spark的并行计算模型资源管理机制,性能可能会受到数据分布、任务
原创 2024-05-07 07:50:47
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dataX】阿里开源ETL工具——dataX简单上手一、概述  1.是什么?  DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。  开源地址:https:
转载 2024-05-09 22:07:18
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2.2 数据清洗在本节中,我们将回顾一些Spark平台上的数据清洗方法,重点关注数据不完备性。然后,我们将讨论一些Spark数据清洗方面的特殊特征,以及一些基于Spark平台更加容易的数据清洗解决方案。学习完本节,我们将能够完成数据清洗,并为机器学习准备好数据集。2.2.1 处理数据不完备性对于机器学习,数据越多越好。然而,通常数据越多,“脏数据”也会越多——这意味着会有更多的数据清洗工作。数据质
Many of you may be curious about ETL Tools and the use of the ETL process in the world of data hubs where data plays a significant role. Today, we will examine this more closely.你们中的许多人可能对ETL工具以及在数据起着
转载 2023-07-24 18:25:25
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文章目录一、dataX概览1.1 DataX1.2 Features1.3 System Requirements1.4 Quick Start二、dataX详解2.1 DataX 3.0概览设计理念当前使用现状2.2 DataX3.0框架设计2.3 DataX3.0插件体系2.4 DataX3.0核心架构2.4.1 核心模块介绍:2.4.2 DataX调度流程:2.5 DataX 3.0六大核
# ETL with Spark Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system that provides an interface for programming entire clusters with implicit data parallelism and fault tolerance. Spa
原创 2024-05-18 03:21:15
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Spark 数据ETL    说明1、本文翻译自《Machine Learning with Spark》书中第三章第3,4节内容。2、本文一些内容基于。3、大家如果有看不懂的地方可以参考原书(网上可以搜到)。   数据处理以及转化1、当我们完成了一些对数据集的探索分析,我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征,
转载 2023-10-16 06:39:05
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1、什么是Spark?    Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MadReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中,从而不需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与
转载 2024-04-12 13:10:06
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ETL工具--DataX3.0实战DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换,由淘宝数据平台部门完成。   DataX插件分为ReaderWriter两类。Reader负责从数据源端读取数据到Storage(交换空间),Writer负责将Storage中的数
原创 精选 2017-03-03 18:53:49
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SparkETLSparkETL主要用SQL方式实现数据仓库ETL,并保持spark的原生多功能、灵活性。采用java对spark功能进行简单封装,对于数据源、目标都是关系型数据库的,从数据抽取、转换、加载完全采用SQL方式,对于SQL不满足的场景,再用spark相关功能实现。 SparkETL是ETL的一个参考实现,实际使用时,需要根据业务需要及模型设计在此基础上增加、修改。实现背景Spark
转载 2023-12-06 21:03:58
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Python最大的特点就在于她的快速开发功能。作为一种胶水型语言,python几乎可以渗透在我们编程过程中的各个领域。这里我简单介绍一下用python进行gui开发的一些选择。 1.Tkinter Tkinter似乎是与tcl语言同时发展起来的一种界面库。tkinter是python的配备的标准gui库,也是opensource的产物。Tkinter可用于windows/linux/
转载 2023-11-25 07:12:19
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