1、大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律，软件是不存在的！所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程，最终思考的都是硬件方面的问题！最终思考都是在一秒、一毫秒、甚至一纳秒到底是如何运行的，并且基于此进行算法实现和性能调优，最后都是回到了硬件！ 在大数据性能的调优，它的本质是硬件的调优！即基于 CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据交互) 基
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2024-05-21 20:03:45
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# 如何实现“sparkr”的完整教程
## 一、项目概述
在本文中，我们将指导您如何实现“Sparkr”，一个简单而高效的数据处理与可视化工具。通过以下步骤，您将了解整个开发流程以及如何实现每一部分的代码。
### 二、开发流程
我们将整个实现过程划分为以下几个基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|---
SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。sc <- sparkR.init("local")
lines <- te
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2023-06-19 11:43:39
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1. Spark中的基本概念在Spark中，有下面的基本概念。Application:基于Spark的用户程序，包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor：为某Application运行在wo
这样看来，大部分R的分析，都能够直接跑在spark集群上了，再联想到去年Esri发布了ArcGIS对R语言的支持，可以预料到不远的未来，所有的集群运算都将被融为一体。
原创
2022-07-25 09:01:43
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# 学习如何使用 Spark 和 SparkR 的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常强大的工具，而 SparkR 则为 R 语言用户提供了与 Spark 交互的能力。本文将带你一步步实现 Spark 和 SparkR 的简单使用。
## 实现流程概览
为了清晰展示这个过程，我们首先列出实现的步骤，并以表格形式进行展示。
| 步骤 | 描述
当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算一、架构及生态架构示意图如下：Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系
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2024-02-05 05:10:41
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g = lambda x:x+1 看一下执行的结果： g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然，你也可以这样使用： lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体，用函数来表示为：def g(x):
return
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2024-03-04 14:37:57
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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一，Spark性能优化：开发调优1.避免创建重复的RDD 对于同一份数据，只应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据。否则Spark作业会进行多次重复计算多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。2.尽可能复用同一个RDD 对于多个RDD的数据有重叠或者包含的情况，我们应该尽量复用一个RDD，这样可以尽可能地减少RDD的数量，从而尽可能减少算子执行的次数。3.对多次使用的R
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2023-05-30 19:46:20
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title: ElasticSearch之深度应用及原理剖析author: Xonitags:搜索引擎Elasticsearchcategories:搜索引擎Elasticsearchabbrlink: 5a1f6e0b第1节 索引文档写入和近实时搜索原理第9节 Filter过滤机制剖析（bitset机制与caching机制）1. 在倒排索引中查找搜索串，获取document list解析：dat
问题：Spark支持sparkR需要安装R如果R需要支持强大的内库，就需要安装第三方内库(需要连网)。解决步骤： 第一：安装开发工具集R对操作系统有一定的要求，所以先安装开发工具集，因为里面有c++的编译 配置操作系统yum源（如果不会请百度） 安装开发工具集
原创
2021-04-25 22:52:04
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一、Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段，遵循以下原则： 1、将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段。2、当遇到shuffle操作，就意味着上一个stage阶段结束，下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区，在默认情况下（也就是未指明分
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2023-06-19 10:35:01
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# Java List Stream Filter 性能优化指南
在软件开发中，性能是一个至关重要的因素。Java 提供了强大的 Stream API，使处理集合变得更加简单和高效。但是，如何使用这些功能以获得最佳性能呢？本文将教你如何用 Java 的 List 和 Stream 进行过滤操作，并对性能进行优化。
## 整体流程
以下是实现 Java List Stream Filter 的
原创
2024-10-12 06:27:41
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目标：自定义ListView项布局通常需要自己实现Adapter，并通过搜索关键字筛选部分数据。且关键字变长变短，甚至为空时都应该正确搜索。关键字：ListView Adapter ViewHolder Filter最终实现如下效果：借鉴了几篇资料后终于弄好了一个带过滤器的数据adapter。网上要一次性弄全资料还挺困难的，主要借鉴： (Adapter中ViewHolder的使用)Ada
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2023-07-26 08:56:11
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# Java Stream流多个filter和单个filter性能分析
在Java中，Stream API提供了一种便捷而高效的方式来处理集合数据。通过使用Stream，我们可以轻松地对集合进行过滤、转换、排序等操作。在Stream中，filter是一个常用的操作，用于筛选出满足条件的元素。在某些情况下，我们可能需要多次使用filter来进行复杂的筛选操作。但是，使用多个filter是否会影响性
原创
2024-06-25 07:31:56
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spark集群搭建及介绍：敬请关注 数据集：http://pan.baidu.com/s/1sjYN7lF 总结：使用sparkR进行数据分析建模相比R大致有3-5倍的提升 查看原始数据集：通过iris数据集生成 [root@master data]#pwd /data [root@master d
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2018-02-09 18:59:00
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RRunner.scala启动RBackend.scala来接收R的消息RRunner.scala也启动了backend.Rbackend.R让R的代码可以调用scala的东西然后就是context.R生成RDD.RRDD.R调用scala的东西RDD.R里的getJRDD()方法就是导致RRDD.scala的一些事————-master|worker分界线—————就是RRDD.scala里的c
原创
2022-07-19 11:25:16
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1.Application
Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的
Executor代码。
2.Driver
述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中
有SparkContext负责与ClusterManager通信，进
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2024-01-29 15:49:35
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spark中flatMap函数用法--spark学习（基础）在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中 map：对集合中每个元素进行操作。 flatMap：对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 理解扁平化可以举个简单例子val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3))
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2023-05-22 14:31:47
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