RDD RDD可以看成一个简单的“数组”，对其进行 操作也只需要调用有限的数组中的方法即可。 它与一般数组的区别在 于：RDD是分布式存储，可以更好地利用现有的云数据平台，并在内存中运行。...总体来说，协同过滤算法就是建立在基于某种物品和用户之间相互 关联的数据关系之上。 基于用户的推荐 对于基于用户相似性的推荐，用简单的一个词表述，那就是“志趣相投”。...使用欧几里得距离计算两个点之间的绝对距离，公式如下： 补充： 由于在欧几里得相似度计算中，最终数值的大小与相似 度成反比， 因此在实际应用中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d+1作为近似值...从公式可以看到，作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线 距离， 该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似 性如何。...来看一个例子，表5-1是一个用户与其他用户 打分表： 如果需要计算用户1和其他用户之间的相似度，通过欧几里得距离 公式可以得出： 参考 感谢帮助！
Spark Streaming 和 Spark 是 Apache Spark 生态系统中的两个重要组件，它们在处理数据的方式和目的上有着本质的区别，以下是对两者的详细比较以及如何使用它们进行数据处理的说明...Spark Streaming 和 Spark 的基本概念Spark StreamingSpark Streaming 是一个流式处理框架，它允许用户以高吞吐量的方式处理实时数据流，Spark Streaming...Spark：处理静态数据集，通常处理存储在文件系统或数据库中的批量数据。实时性Spark Streaming：提供近实时处理能力，可以根据需求设置批次间隔（如每1秒处理一次数据）。...，展示了如何使用 Spark Streaming 从一个文本文件源读取数据，并对每个单词进行计数。...，在选择使用哪个框架时，应该根据具体的业务需求和技术要求来决定。
先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。 1 MapReduce实现SQL的原理 常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？...右边，分析结果 把左表相同的行求和，即得右表，类似WordCount。...pv_users表的数据无法直接得到，因为pageid来自用户访问日志，每个用户进行一次页面浏览，就会生成一条访问记录，保存在page_view表。而age年龄信息记录在表user。...shuffle后，相同Key被输入到同一reduce函数，就可根据表的标记对Value数据求笛卡尔积，用第一张表的每条记录和第二张表的每条记录连接，输出即join结果。...和MapReduce启动Map、Reduce两种执行进程，将计算过程分成两个阶段进行计算不同，Impala在所有DataNode服务器上部署相同的Impalad进程，多个Impalad进程相互协作，共同完成
此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。 ? 如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在shuffle过程中。...通过对单词计数程序的分析，希望能够让大家了解最基本的stage划分的原理，以及stage划分后shuffle操作是如何在两个stage的边界处执行的。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。 ?...如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。 方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。
如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在 shuffle 过程中。...出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。 某个 task 执行特别慢的情况 首先要看的，就是数据倾斜发生在第几个 stage 中。...这里我们就以 Spark 最基础的入门程序——单词计数来举例，如何用最简单的方法大致推算出一个 stage 对应的代码。...此时根据你执行操作的情况不同，可以有很多种查看 key 分布的方式： 如果是 Spark SQL 中的 group by、join 语句导致的数据倾斜，那么就查询一下 SQL 中使用的表的 key 分布情况...如下示例，我们可以先对 pairs 采样 10%的样本数据，然后使用countByKey 算子统计出每个 key 出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个 key的出现次数。
叙述ZAB集群数据同步的过程 Zookeeper中的ACL Zookeeper底层实现数据一致性 Zookeeper在yarn框架中如何实现避免脑裂的?...大数据： Kylin： 简介Kylin Kylin的工作原理 Kylin的技术框架 Cube、Cuboid 和 Cube Segment Kylin 对维度表的的要求 Cube... Hive中复杂数据类型的使用好处与坏处 hive分桶？ ...剑指offer常问： 字符串转换成整数 链表中倒数第K个结点 二维数组中的查找 替换空格 从尾到头打印链表 重建二叉树 用两个栈实现队列 斐波那契数列及变形题 二进制中... 二叉树中和为某一值的路径 数组中出现次数超过一半的数字 最小的k个数 连续子数组的最大和 第一个只出现一次的字符 两个链表的第一个公共结点 链表中环的入口结点 二叉树的镜像
如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。...方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。...解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作 方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况
如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。...方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。 方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。...解决方案六：采样倾斜key并分拆join操作 方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况
一次性构建中如果数据维度过多，可能会有目标不明确、需求相互冲突、构建效率低等问题，因此在构建过程中建议将项目进行分期，每一期只构建某一类标签。...这种模型把有标签用户的标签传给与他行为相似的用户，可以认为是对人群进行了标签扩散，因此常被称为标签扩散模型。 下面使用视频网站性别年龄画像的例子来说明标签扩散模型是如何构建的。...这样做有两个问题：一个是用户的兴趣累加是线性的，数值会非常大，老的兴趣权重会特别高；另一个是用户的兴趣有很强的时效性，对一篇新闻昨天的点击要比一个月之前的点击重要的多，线性叠加无法突出用户的近期兴趣。...为了解决这个问题，需要对用户兴趣得分进行衰减，可使用如下的方法对兴趣得分进行次数衰减和时间衰减。...对此，一般需要一个可视化平台，对标签进行查看和检索。用户画像的可视化过程中，一般使用饼图、柱状图等对标签的覆盖人数、覆盖比例等指标做形象的展示，如图10-11所示是用户画像的一个可视化界面。 ?
此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。 ? 1.3如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在shuffle过程中。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。...方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。 方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。
如果对这些实现细节感兴趣，请关注我，欢迎大家一起交流。MapReduce：我解决了计算存储问题解决了，计算问题是如何解决的？试想一下，要计算一个大小为100G的文件中某个字符出现的次数，应该怎么做？...MapReduce 是如何进行任务分发的、计算结果是如何聚合的？如果对这些实现细节感兴趣，请关注我，欢迎大家一起交流。...和 MapReduce 相比，Spark 确实有很多概念比较晦涩难懂，例如 RDD、DAG、Stage。还有在学习的过程中对 Spark 的一些描述产生的疑问，例如“为什么说 Spark 是内存计算？...Yarn 知道集群中有哪些资源可用、哪些不可用，无论是 MapReduce、Spark 或 Flink 都可以通过 Yarn 统一安排资源，统一使用集群中的资源。...例如，使用 Hive、Spark或Flink对数据进行分析，然后将结果存储到HBase中实现实时查询，再例如 Spark on Hive 或者 Hive on Spark等等，再例如 MapReduce
相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...第一步，我先从视频表和用户行为表中筛选出当天的搞笑类型视频的曝光点赞数据，按照视频 id 和视频创建者 user_id 分组求和，得到一个子表 a。...第三步，我再从视频表和用户行为表中筛选出近 30 天的搞笑类型视频的曝光点赞数据，按照视频 id 分组求和，得到一个子表 c。...第四步，我把子表 b 和子表 c 连接，得到最终的 ads 表，并插入到分区为 20210718 的目标表中。...含义：一个 user 对一个视频的所有行为聚合，每天增量字段： 字段名 字段含义 类型 user_id 用 户 id string video_id 视 频 id string expose_cnt 曝光次数
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...当然，我们也可以在使用UDF时，传入常量而非表的列名。...顾名思义，initialize就是对聚合运算中间结果的初始化，在我们这个例子中，两个求和的中间值都被初始化为0d： def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer...UDAF的核心计算都发生在update函数中。在我们这个例子中，需要用户设置计算同比的时间周期。
使用 HBase 在 HDFS 读取消费/随机访问数据。 HBase 在 Hadoop 的文件系统之上，并提供了读写访问。 HBase 是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。...表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。...总之，在一个 HBase：表是行的集合、行是列族的集合、列族是列的集合、列是键值对的集合。...Kafka 的文件存储机制 Kafka 是如何支持 Exactly-once 语义的 通常 Kafka 还会要求和 RocketMQ 等消息中间件进行比较 Spark Spark 是专门为大数据处理设计的通用计算引擎...大数据算法 本部分的算法包含两个部分。第一部分是：面试中针对大数据处理的常用算法题；第二部分是：常用的机器学习和数据挖掘算法。
通过对单词计数程序的分析，希望能够让大家了解最基本的stage划分的原理，以及stage划分后shuffle操作是如何在两个stage的边界处执行的。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...解决方案五：将reduce join转为map join (1) 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语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小...RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。
创建索引 1.ES 软件的索引可以类比为 MySQL 中表的概念，创建一个索引，类似于创建一个表。...我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在Elasticsearch 中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。..."], "query": { "match": { "name": "tainqi" } } } 图片 4.4 聚合搜索 聚合允许使用者对es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的...但是其中比较重要得其实是两个算法机制 TF (词频) Term Frequency : 搜索文本中的各个词条（term）在查询文本中出现了多少次， 出现次数越多，就越相关，得分会比较高 IDF(逆文档频率...) Inverse Document Frequency : 搜索文本中的各个词条（term）在整个索引的所有文档中 出现了多少次，出现的次数越多，说明越不重要，也就越不相关，得分就比较低。
近数据仓库之父 Bill Inmon 最也阐述了类似的观点： “一开始，我们会把所有的数据都扔到一个大坑中，称其为“数据湖”。但我们很快就会发现，仅仅将数据扔进坑里是毫无意义的操作。...为使数据有用，即加以分析，数据需要相互关联，并为最终用户提供良好设计的数据分析基础设施。除非这两个条件得到满足，否则数据湖就会变成一片沼泽，并在一段时间后开始散发臭味。...此外，使用 JCBD/ODBC 连接器时会做多次数据类型转换，导致数据读取效率很低，而且一般不能直接兼容数据仓库所使用的内部专有数据格式。...图 3 DeNexus 数据平台结构图 Databricks 如何满足需求 支持不同类型用户的数据访问：要使用 SQL 访问数据，必须有人去处理原始数据，并做结构化处理。...例如，使用 S3 可满足更大的存储需求，以及一些新环境中的一次性存储需求；Databricks 可直接满足对更多处理能力的需求，极大节约了企业最具价值资源即软件工程人员的时间；一旦新的数据科学家加入团队
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