【系统初始化部分】 0、通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。...中；离线推荐服务从 MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到 MongoDB 中。...DataLoader 子项目，需要 spark 相关组件，还需要 mongodb 的相关依赖，我们在 pom.xml 文件中引入所有依赖（在父项目中已声明的不需要再加详细信息）： ECommerceRecommendSystem...3.2 数据加载准备 在 src/main/ 目录下，可以看到已有的默认源文件目录是 java，我们可以将其改名为 scala。...将数据文件 products.csv，ratings.csv 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里读取数据并加载到 mongodb 中。
【系统初始化部分】 0、通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 和 ElasticSearch 中。...将数据文件 movies.csv，ratings.csv，tags.csv 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里读取数据并加载到 mongodb 和 elastic...同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的电影，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreMovies【电影评分个数统计表】数据集中...实现思路：通过 Spark SQL 读取保存在 MongDB 中的 Rating 数据集，通过执行以下 SQL 语句实现对于电影的平均分统计： // 3、电影平均得分统计：根据历史数据中所有用户对电影的评分
同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的商品，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreProducts 数据集中。 ...实现思路：通过 Spark SQL 读取保存在 MongDB 中的 Rating 数据集，通过执行以下 SQL 语句实现对于商品的平均分统计。... // 将 MongoDB 中的数据加载进来，并转换为 RDD，之后进行 map 遍历转换为 三元组形式的 RDD，并缓存 val ratingRDD = spark .read... 中的数据加载进来，并转换为 RDD，之后进行 map 遍历转换为 RDD（样例类是 spark mllib 中的 Rating），并缓存 val ratingRDD = spark
下的后端文件打包方式6.4 系统部署 ---- 一 数据加载服务 1、目标 【MongoDB】 1）需要将 Movie【电影数据集】数据集加载到 MongoDB 数据库中的 Movie 表中。 ...2）需要将 Rating【用户对电影的评分数据集】数据集加载到 MongoDB 数据库中的 Rating 表中。 ...3）需要将 Tag【用户对电影的标签数据集】数据集加载到 MongoDB 数据库中的 Tag 表中。...关闭 MongoDB 连接 7）将 DF 加载到 ElasticSearch 中： 1. 将存在的 Index 删除掉，然后创建新的 Index 2....("collection", MONGODB_MOVIE_COLLECTION) .format("com.mongodb.spark.sql") .load() .
),下面哪个是错误的() A Mongodb State Backend B MemoryState Backend 4.Fink中的时间以下说法正确的是() A如果以 EventTime为基准来定义时间窗口将形成...5）BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。...当程序执行，Flink 自动将文件或者目录复制到所有 taskmanager 节点的本地文件系统，仅 会执行一次。...Session Window 在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃 的周期），由非活跃的间隙分隔开。...YARN所分配的所有端口都是临时端口，这允许用户并行执行多个Flink 4.ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar
Consumer订阅Kafka Broker上的一个或多个主题，并读取消息。Broker还跟踪它所使用的所有消息。数据将在Broker中保存指定的时间。如果使用者失败，它可以在重新启动后获取数据。...7.4 Catalyst Optimizer SQL是一种声明性语言。使用SQL，我们告诉SQL引擎要做什么。我们不告诉它如何执行任务。类似地，PySpark SQL命令不会告诉它如何执行任务。...因此，PySpark SQL查询在执行任务时需要优化。catalyst优化器在PySpark SQL中执行查询优化。PySpark SQL查询被转换为低级的弹性分布式数据集(RDD)操作。...您只能使用这个独立的集群管理器运行Spark应用程序。它的组件是主组件和工作组件。工人是主过程的奴隶，它是最简单的集群管理器。可以使用Spark的sbin目录中的脚本配置Spark独立集群管理器。...使用PySpark SQL，我们可以从MongoDB读取数据并执行分析。我们也可以写出结果。
),下面哪个是错误的() A Mongodb State Backend B MemoryState Backend A 4.Fink中的时间以下说法正确的是() A如果以 EventTime为基准来定义时间窗口将形成...5）BroadcastPartitioner 广播分区会将上游数据输出到下游算子的每个实例中。适合于大数据集和小数据集做Jion的场景。...当程序执行，Flink 自动将文件或者目录复制到所有 taskmanager 节点的本地文件系统，仅 会执行一次。...Session Window 在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃 的周期），由非活跃的间隙分隔开。...YARN所分配的所有端口都是临时端口，这允许用户并行执行多个Flink 4.ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar
7 与数据的工作 数据编辑器中的可定制数字格式 在数据编辑器中，现在可以更灵活地查看数字。最重要的是，可以指定小数和分组分隔符。其他选项包括定义无穷大和 NaN 将如何呈现。...Oracle 内省级别默认值 在 Oracle 中，DataGrip 内省模式需要很长时间，因为 Oracle 目录通常非常慢。为了解决这个问题，引入了内省级别。 默认情况下选择了最高级别。...我们假设用户最常使用当前模式（Oracle 会话连接的模式），较少使用非当前模式，几乎不使用系统模式。 对于每个模式，内省器计算对象的数量，并使用以下阈值（其中 N 是对象的数量）选择内省级别。...这更类似于所有其他数据库工具的工作方式。 自动级别检测默认情况下启用。如果要使 DataGrip 保持以前的工作方式，请转到 数据源属性 | 选项 | 内省 | 默认级别，并选择 级别 3。...9 SQL Server 对新对象的支持 在 SQL Server 中支持新对象： 分区函数和分区方案 分区及相关表/索引属性 分账表 文件组 Redshift 对物化视图的支持 Redshift 中的物化视图现在可以被内省
下面图给出了Hadoop技术生态圈的一个大致组件分布图： 需要说明的是，上图并没有包括当前生态圈中的所有组件。...它的运行时环境由两类服务组成：JobTracker和TaskTracker，其中，JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它...Spark本身就是一个生态系统，除了核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力，如Spark SQL，Spark Streaming，Spark...Oozie让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中，从而完成更大型的任务。...Kylin的出现就是为了解决大数据系统中TB级别数据的数据分析需求，它提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据，它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
引言： Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。...这就是 Spark RDD 内函数的“懒加载”特性。...DataFrame （HiveTable）； 非结构化数据通过 RDD.map.filter 转换成结构化进行处理； 按照列式数据库，只加载非结构化中可结构化的部分列（Hbase，MongoDB）； 处理非结构化数据...DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？
目录 1. 什么是数据工程师 2. 数据科学家和数据工程师的区别 3. 数据工程中的不同角色 4. 数据工程认证 5....与数据工程相关的不同角色 数据架构师：数据架构师为数据管理系统收集、整合和维护所有的数据源奠定基础，这个角色需要了解SQL、XML、Hive、Pig、Spark等工具。...Linux服务器管理和安全：本课程是为那些想了解Linux如何在公司应用的人而设计的，课程内容分为4周（最后还有一个项目），详细介绍了这个主题中的所有基本内容。...我在这里链接了他们的整个课程目录，你可以选择你想参加的培训课程。...MongoDB来自MongoDB： https://university.mongodb.com/courses/catalog MongoDB简介：本课程将帮助你快速启动和运行MongoDB，并教你如何利用它进行数据分析
为什么我的数据目录中的文件大于数据库中的数据？ 数据目录中的数据文件（/data/db 默认配置中的目录）可能大于插入数据库的数据集。...journal 数据目录包含预写日志文件，它们主要作用是在MongoDB将数据应用到数据库之前将写入操作存储在磁盘上。请参阅 Journaling。...对于副本集的secondary节点，您可以通过停止secondary节点重新同步(resync)，从成员的数据目录中删除所有数据和子目录，并重新启动secondary节点，来执行成员的重新同步。...有关详细信息，请参阅 重新同步副本集的成员。 删除未使用的数据库dropDatabase也将删除关联的数据文件并释放磁盘空间。 什么是工作集？ 工作集表示应用程序在正常操作过程中使用的数据总体。...如果有空闲内存，则操作系统可以在磁盘上找到该页(page)并直接将其加载到内存中。但是，如果没有空闲内存，操作系统必须： 在内存中找到过时或不再需要的页面，并将该页面写入磁盘。
中过滤数据，然后仅仅传入需要的数据给Spark。...MongoDB读取通过从数据库中抽样文档来推测schema信息的。...").save() 四，数据类型 Spark支持数量有限的数据类型，以确保所有BSON类型于Spark DataFrames / Datasets中的类型都可以相互转化。...为了更好的支持Dataset，已经创建好了下面的Scala的case class，(com.mongodb.spark.sql.fieldTypes)和JavaBean class (com.mongodb.spark.sql.fieldTypes.api.java...: 5000 六，总结 通过连接器，使用Spark库可以访问所有MongoDB数据集：使用通过Dataset使用sql分析数据，这点收益与自动schema推断；Streaming；机器学习；图计算。
如何导入数据 数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。...PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python36 启动命令 进入spark根目录，....uri，分别是input和output，对应读取的数据库和写入的数据库，最后面的packages相当于引入的包的名字，我一般喜欢在代码中定义。...读取数据 df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("uri","mongodb://127.0.0.1/...以上是官网推荐的连接方式，这里需要说的是另一种，如果我没有从命令行中启动，而是直接新建一个py文件，该如何操作？ 搜索相关资料后，发现是这样 #!
如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？...这几年，曾被称为 “3S”，因其简单、快速并支持深度学习的 Apache Spark 非常流行。...（2）当深度学习遇到大规模数据集时，“大规模深度学习”如何能保证其有效性？ （3）基于现有的 Spark / Hadoop 集群是否可以用？...使用 Analytics Zoo 中的 init_nncontext 函数导入并初始化 Spark，然后定义预训练模型、训练与测试数据集的路径。...如果数据集比较大，恰好存储在 HDFS 中，也可以使用相同的方法，将其扩展到更大的集群上。正是 BigDL让这些大数据集的数据分析更加快速和高效。
数据由数据所有者全资拥有和管理，并保存在其安全的 Virtual Private Cloud （VPC） 帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎，而无需复制数据。...因此无论写入数据的初始表格式选择如何，都可以使用选择的首选格式和计算引擎来读取数据。 在这篇博客中，我们将介绍一个假设但实际的场景，该场景在当今组织内的分析工作负载中变得越来越频繁。...下面是数据（使用 Spark SQL 查询）。 团队B 接下来，使用 Spark 执行“Aldi”超市的摄取，数据集作为 Iceberg 表 （retail_ice） 存储在 S3 数据湖中。...现在原始的 Hudi 表（“Tesco”数据集）已转换为 S3 数据湖中的 Iceberg 表，我们可以无缝地使用 Dremio 的计算引擎来查询数据并执行进一步的操作。...让我们继续从 Dremio 查询这个新数据集。 现在在下一部分中，团队 B 希望将两个数据集（“Tesco”和“Aldi”）组合到一个视图中，并使用这些数据构建 BI 报告。
当索引和最近使用的文档适合由WiredTiger 缓存分配的内存（我们称之为“工作集”）时，提供 MongoDB 的最佳性能。在我们的例子中，我们在4周内仅生成了5只股票的数据。...固定大小的分段数据将产生非常类似的数据库存储和索引改进，如在场景2中每次分段时所见。这是在 MongoDB 中存储稀疏的 IoT 数据的最有效方法之一。 如何处理旧数据 我们应该永久存储所有数据吗？...此连接器将MongoDB 数据实现为 DataFrames 和 Datasets，以便与 Spark 和机器学习，图形，数据流和 SQL API 一起使用。...引用一句着名的谚语：“三思而后行”。 在下一篇博客文章“ 使用 MongoDB 查询，分析和呈现时间序列数据 ”中，我们将研究如何有效地从MongoDB 中存储的时间序列数据中获取价值。...当索引的大小超过托管 MongoDB 的服务器上的内存量时，请考虑水平扩展以扩展索引并加载多个服务器。 确定数据到期的时间点以及要采取的操作，例如归档或删除。 ?
当索引和最近使用的文档适合由WiredTiger 缓存分配的内存（我们称之为“工作集”）时，提供 MongoDB 的最佳性能。在我们的例子中，我们在4周内仅生成了5只股票的数据。...固定大小的分段数据将产生非常类似的数据库存储和索引改进，如在场景2中每次分段时所见。这是在 MongoDB 中存储稀疏的 IoT 数据的最有效方法之一。 如何处理旧数据 我们应该永久存储所有数据吗？...此连接器将MongoDB 数据实现为 DataFrames 和 Datasets，以便与 Spark 和机器学习，图形，数据流和 SQL API 一起使用。...引用一句着名的谚语：“三思而后行”。 在下一篇博客文章“ 使用 MongoDB 查询，分析和呈现时间序列数据 ”中，我们将研究如何有效地从MongoDB 中存储的时间序列数据中获取价值。...当索引的大小超过托管 MongoDB 的服务器上的内存量时，请考虑水平扩展以扩展索引并加载多个服务器。 确定数据到期的时间点以及要采取的操作，例如归档或删除.
在这篇博文中，我们将介绍如何查询，分析和呈现MongoDB中存储的时间序列数据。了解客户端如何连接以查询数据库将有助于指导您设计数据模型和最佳数据库配置。查询MongoDB有多种方法。...考虑应用程序随时间要求给定股票代码的日高价的情况。如果没有聚合框架，则必须通过将所有数据检索回应用程序并使用客户端代码计算结果或通过在Javascript中定义map-reduce函数来完成此查询。...图8：使用BI连接器使用您最喜欢的基于SQL的报告工具查询MongoDB数据 BI Connector服务向客户端应用程序提供类似于MySQL服务器的端口，并接受发出SQL查询的客户端连接。...使用MongoDB 进行分析除了使用MongoDB聚合框架发布高级分析查询外， MongoDB Connector for Apache 还公开了所有Spark的库，包括Scala，Java，Python...Spark连接器利用MongoDB的聚合管道和丰富的二级索引来提取，过滤和处理您需要的数据范围！没有浪费时间提取和加载数据到另一个数据库，以便使用Spark查询您的MongoDB数据！ ?
Spark 的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，因为它在内存中执行计算，并优化了数据在集群中的移动方式。...Spark 核心概念RDD (Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集): Spark 的核心抽象，表示一个不可变的、分区的数据集，可以并行操作。...Driver Program 收集所有结果并返回给用户。...集成: 来自不同数据源的数据被整合到一起。随时间变化: 数据存储历史数据和当前数据。非易失: 数据一旦加载到数据仓库中就不会被删除或修改。2. 数仓架构2.1....数据存储: 选择合适的存储引擎存储数据，例如 Hadoop、Hive、HBase、Kudu 等。数据分析: 使用 SQL、HiveQL、Spark SQL 等工具进行数据分析。
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