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Spark的误解-不仅spark是内存计算，hadoop也是内存计算

市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。...所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么?...其实没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。...Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。　　什么样是内存技术？就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...但是实际上是这样的吗？大多数机器学习算法的核心部分是什么？其实就是对同一份数据集进行相同的迭代计算，而这个地方正是Spark的LRU算法所骄傲的地方。

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你所应该知道的云计算

感觉像是云计算的一个推崇者，为云计算在做广告，Robyn Peterson的文章What you need to know about cloud computing。...云计算可以保证我们不再受硬件的困扰，真的是这样吗？...在为一个小型商业或者大型企业构建IT结构的时候，我们常常需要花费大笔的钱财去购买设备或者租赁设备，但是随着云计算的出现，我们有多了一个选择，将所有的应用移植到云计算中去。...云计算就是通过云（aka 也就是常说的了网络）网络提供的一个实现大量技术功能的集合。...到这里，云计算就越来越像极了买汽车。取代常规的买新汽车的做法，购买云计算的服务就像是打taxi。如果你有一辆骑车，并且周末打算带着全家四口人到城外去逛逛，那么一点问题都没有。

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SQL Server的日期计算

一个月的第一天 SELECT DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0) b....本周的星期一 SELECT DATEADD(wk, DATEDIFF(wk,0,getdate()), 0) c....一年的第一天 SELECT DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate()), 0) d....季度的第一天 SELECT DATEADD(qq, DATEDIFF(qq,0,getdate()), 0) e....上个月的最后一天 SELECT dateadd(ms,-3,DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0)) f.

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Spark Streaming流式计算的WordCount入门

Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...的依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.6.0" //% "provided" //Spark...SQL 依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "1.6.0" //% "provided" //Spark...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的： ?

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Spark RDD惰性计算的自主优化

Spark运行是惰性的，在RDD转换阶段，只会记录该转换逻辑而不会执行，只有在遇到行动算子时，才会触发真正的运算，若整个生命周期都没有行动算子，那么RDD的转换代码便不会运行。...RDD的惰性计算可以通过优化执行计划去避免不必要的计算，同时可以将过滤操作下推到数据源或者其他转换操作之前，减少需要处理的数据量，进而达到计算的优化。...在这个例子里，它会基于lineRDD.take(5)这行代码只会从transaction_data.csv取出前5行，避免了将文件里的几万条数据全部取出。...RDD对应的分区—— 图片宽依赖指父RDD的每个分区会通过跨区计算将原本同一个分区数据分发到不同子分区上，这中间涉及到shuffle重新洗牌操作，会存在较大的计算，父子之间分区是一对多的。...同时，窄依赖还有一个好处是，在子分区出现丢失数据异常时，只需要重新计算对应的父分区数据即可，无需将父分区全部数据进行计算。

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SQL 计算公司的期初资产

群友希望在 assets 表的基础上，增加一列用于展示期初资产。期初资产的计算规则是：当前季度的期初资产 = 上一年最后一个季度的总资产。...最终得到的结果应该是这样：公司核算日期总资产期初资产 ---- ---------- ----- -------- A 2016-12-31 200...查找每个公司每年的期末资产可以用下面这个 SQL： SELECT corp, check_day, assets FROM (SELECT *, row_number...SQL 就这么写： SELECT a.corp AS '公司', a.check_day AS '核算日期', a.assets AS '总资产', b.assets AS '期初资产' FROM...SQL 已经把条件 rn = 1 放到 LEFT JOIN 的后面，而不是放在 WHERE 子句里。

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Spark SQL 项目实战 | 计算各区域热门商品 Top3

需求 1.1 需求简介这里的热门商品是从点击量的维度来看的. 计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。 ?...源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.project import java.text.DecimalFormat import org.apache.spark.sql.Row...import org.apache.spark.sql.expressions....import org.apache.spark.sql.expressions....._ spark.udf.register("remark",new CityRemarkUDAF) // 去执行sql，从hive查询数据 spark.sql("use spark0806

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SQL 差集计算的例子

SELECT a.assigned_to_workno from (SELECT DISTINCT(assigned_to_workno) from issue...

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SQL后计算的利器SPL

此外，还有涉及多数据库和非数据库的场景，也无法使用SQL完成计算任务，只能在外部完成。这样，就要在应用程序中实现SQL后计算任务。...SQL返回的数据一般都是结构化数据，那么好的SQL后计算技术也要有方便的结构化数据对象，能够进一步计算和处理返回的数据；提供丰富的库函数，拥有不亚于SQL的计算能力；最好还能支持循环和判断语法以实现流程控制...特别地，SQL后计算技术要用在应用程序中，要易于被集成。 Java是重要的开发语言，但JDK提供的方法过于基础，虽然能实现SQL后计算，但开发效率很低。...这些ORM技术的计算能力还远不如SQL，提供的计算函数非常有限，用Java硬写的现象仍然非常普遍。...良好的系统构架，应该有能力应对变化的业务逻辑。ORM的本质是Java代码，需要先编译再执行，一般都要停机才能部署，应对变化的业务逻辑时非常繁琐。

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流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming

Spark Streaming 3. Flink 对存储在磁盘上的数据进行大规模计算处理，大数据批处理对实时产生的大规模数据进行处理，大数据流计算 1....Spark Streaming Spark Streaming 巧妙地利用了 Spark 的分片和快速计算的特性，将实时传输进来的数据按照时间进行分段，把一段时间传输进来的数据合并在一起，当作一批数据，...Spark Streaming 主要负责将流数据转换成小的批数据，剩下的交给 Spark 去做 3....Flink 既可以流处理，也可以批处理初始化相应的执行环境在数据流或数据集上执行数据转换操作流计算就是将大规模实时计算的资源管理和数据流转都统一管理起来开发者只要开发针对小数据量的...数据处理逻辑，然后部署到流计算平台上，就可以对大规模数据进行流式计算了

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基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算

举例来说，给定A-B、B-C两组社交账号的关联关系，A、B、C应该全部关联在一个UUID下，此时若B点被删除，或B-C关联关系解除，系统无法将A和C解除关联。...既然很难处理动态变化的图，就每天批量计算一下某一时刻所有账号的关联关系吧。本文就是要介绍一下如何用Spark的RDD API实现静态图不相交集的计算。...因此，不妨将原始数据中的每一行当做由指向的有向边，若，则交换和。如图二所示，这一步修改了第三行和第五行数据。...将每一行中的替换为集合中最小的节点ID 最后一步就是算法的核心，通过自关联，将所有叶子节点关联到根节点上。...spark.speculation=true spark.speculation.interval=100 spark.speculation.multiplier=1.5 2. checkpoint

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计算MySQL表碎片的SQL整理

：如何较为准确的计算MySQL碎片情况？...我想碎片的情况在数据库中是很少有清晰的界定，不过它的的确确会带来副作用，通过修复碎片情况我们可以提高SQL的执行效率，同时能够释放大量的空间。...但是在这里我们总是会感觉有些隔靴搔痒，因为我们通过计算得到了逻辑大小，但是我们还是无从得知物理文件的大小，如果逐个去通过du方式计算，这个成本是很高的，而且如果有很多的表，这种模式的效率和代价是不大合理的...，而且不够清晰，我们可以写一个简单的SQL来做下统计，就是把那些需要修复的表列出来即可。...其中对于逻辑大小的计算做了一些取舍，默认在MySQL中变化的数据在10%以外是会重新去统计计算的，所以我们可以把基数调整的稍大一些为1.1，然后以这个为基线，如果碎片率超过了200%则计入统计结果中。

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简谈Spark Streaming的实时计算整合

基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象...，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。...这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为。...实时计算程序分析，将结果写入Redis，可以实时获取用户的行为数据，并可以导出进行离线综合统计分析。...具有lazy的特性，调用这些操作并没有立刻执行对已知RDD数据集的计算操作，而是在调用了另一类型的Action操作才会真正地执行。

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Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

Spark 是独立于 Python 生态的另一个项目，但如果是在 JVM 环境下开发，并且十分需要使用 Spark SQL 等特性，可以考虑使用Spark。...使用开源的D3、Seaborn、DataShader等（Dask)框架使用 databircks 可视化特性选择 Spark 的原因你更喜欢 Scala 或使用 SQL 你是基于或者更偏向...或者不希望完全重写遗留的 Python 项目你的用例很复杂，或者不完全适合 Spark 的计算模型（MapReduce）你只希望从本地计算过渡到集群计算，而不用学习完全不同的语言生态你希望与其他...如果你已经在使用大数据集群，且需要一个能做所有事情的项目，那么 Spark 是一个很好的选择，特别是你的用例是典型的 ETL + SQL，并且你在使用 Scala 编写程序。...如果你的问题超出了典型的 ETL + SQL，并且你希望为现有的解决方案添加灵活的并行性，那么 Dask 可能是一个更好的选择，特别是你已经在使用 Python相关的库，比如 Numpy 和 Pandas

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深入浅出 Spark：内存计算的由来

凭借扎实的内功，Spark 练就一身能为： Spark SQL —— 分布式数据分析 Spark Streaming —— 分布式流处理 Spark MLlib —— 分布式机器学习 Spark GraphX...小马乍行嫌路窄，大鹏展翅恨天低。各位看官不禁要问：Spark 何以傲视群雄？...对于这样一个分词计数任务，如果采用 Hadoop MapReduce 框架来实现，往往需要用 Java 来实现 Map、Reduce 抽象，编写上百行代码。...最后，通过 reduceByKey 算子完成单词的分发和计数。在这份代码中，我们仅用 5 行 Scala code 就实现了“Word Count”分布式计算作业。...RDD 转换和 Spark 分布式内存计算的工作流程。

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40行python代码编写的计算器

s="" reset=False label['text']=s+num #主窗口 root=Tk() root.wm_title("计算器

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SQL计算宝宝吃奶的时间间隔（二）

导读：之前，在“数据和云”公众号发表过一篇文章《如何使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔（分析函数的使用）》，本文为续篇，如何提升程序的易用性。...值，比如将id=55的记录label值修改为'L'，代表这次喂奶量很少，不参与计算 [oracle@jystdrac1 ~]$ u l 55Update a mistake row by id:Enter...值，比如将id=55的记录label值修改回'N',代表这次喂奶量正常，参与计算 [oracle@jystdrac1 ~]$ u n 55Update a mistake row by id:Enter...下面将本次的修正和封装过程记录一下： 1.环境变量配置别名 2.系统shell脚本 3.底层SQL文本 1. 环境变量配置别名为了简化操作，我将环境变量设置一些别名。...底层SQL文本 --echo "v - View Today's Result."

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超越Spark，大数据集群计算的生产实践

当然，与其他现有的工具相比，Spark提供的功能有较大不同。SQL是很多数据分析师、数据科学家和工程师使用的细粒度数据分析方法。...所以，应该考虑使用CDH及HDP这样的发行版，它们包含Spark和Hive，而且所有组件之间的兼容性与功能都是经过测试的，这是最便捷的途径。...Spark被视为目前最适合运行深度学习算法的平台，是因为：基于内存的处理架构对于使用机器学习的迭代计算，特别是深度学习，十分适合。...H2O：H2O是用h2o.ai开发的具有可扩展性的机器学习框架，它不限于深度学习。H2O支持许多API（例如，R、Python、Scala和Java）。...具体来说，Spark Streaming是一个可扩展的系统，能处理海量数据集。我们认为应该利用好Spark的可扩展能力。

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Spark的核心RDD,内存中集群计算的容错抽象

将计算的中间结果存储由磁盘转为内存，消除磁盘I/O加载中间结果所带来的开销 Apache Spark --> RDD 诞生为什么需要RDD？...一个计算每个分区的函数，即在父RDD上执行何种计算。Spark中RDD的计算是以分片为单位的。...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。元数据，描述分区模式和数据存放的位置。...，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等 Spark 架构 Spark运行架构如下图所示： image.png 在Spark中，RDD被表示为对象...在Spark中，只有在action第一次使用RDD时，才会计算RDD，即懒计算（azily evaluated） Spark运行时，用户的驱动程序Driver启动多个工作程序Worker，Worker从分布式文件系统中读取数据块

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不是云计算嫁衣你应该了解的虚拟化知识

云计算的发展，让虚拟化技术也逐渐被人熟知，那么云计算和虚拟化有何关系呢？...而云计算的基础是虚拟化，但虚拟化只是云计算的一部分。云计算是在虚拟化出若干资源池以后的应用。 ?...虚拟化基于上面的理论，很多人认为，虚拟化不过是云计算的基础，是云计算快速发展的嫁衣，而最终也不过是便宜了云计算，助推了云计算的发展，而虚拟化只是云计算后面的一个小小的助推力。...内存虚拟化：是指利用虚拟化技术实现计算机内存系统对内存的管理。从上层应用来看，内存虚拟化系统使得其具有连续可用的内存，即一个连续而完整的地址空间。从物理层来看，通常被分割成多个物理内存碎片。...其实，云计算的原理更多的是利用了计算虚拟化，当然，其他三种可能在一些云计算中也会有应用，但是虚拟化并不仅仅只服务云计算。还是值得我们关注的。

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