计划写一个新系列,分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能,例如GroupBy、透视表等功能。
尤其对于阅读计算机类技术图书,从头到尾阅读一本书,伤害了一代原本应成为高级程序员的筒子们。
在之前的几篇关于标签开发的博客中,博主已经不止一次地为大家介绍了开发代码书写的流程。无论是匹配型标签还是统计型标签,都涉及到了大量的代码重用问题。为了解决这个问题,本篇博客,我们将开始将对代码进行抽取,简便我们的开发!
最近有很多人问我,大数据专业有什么好的毕设项目,我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级,其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者
联邦理工学院的马丁·奥德斯基(Martin Odersky)于2001年开始设计Scala。 马丁·奥德斯基是编译器及编程的狂热爱好者,长时间的编程之后,希望发明一种语言,能够让写程序这样的基础工作变得高效,简单。所以当接触到JAVA语言后,对JAVA这门便携式,运行在网络,且存在垃圾回收的语言产生了极大的兴趣,所以决定将函数式编程语言的特点融合到JAVA中,由此发明了两种语言(Pizza & Scala)。
Scala 有方法与函数,二者在语义上的区别很小。Scala 方法是类的一部分,而函数是一个对象可以赋值给一个变量。换句话来说在类中定义的函数即是方法。
本章主要介绍如何在Spring Boot的Web应用中使用Mysq数据库,也充分展示Spring Boot的优势(尽可能少的代码和配置).
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例:统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括:Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trait。这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的,其中可变集合就是说,集合的元素可以动态修改,而不可变集合的元素在初始化之后,就无法修改了。分别对应scala.collection.m
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
本章我们使用Spring Boot集成Scala混合Java开发一个Web性能测试平台。
函数,其最大的好处在于避免了代码的重复编写,可以使编程过程更加地高效。尽管在《大数据之脚踏实地学12--Scala数据类型与运算符》和《大数据之脚踏实地学13--Scala控制流》一文中我们都使用了Scala的函数,但没有详细介绍函数的具体使用方法和注意细节。本文我们将详细介绍Scala函数的相关知识点。
Scala 进行文件写操作,直接用的都是 java中 的 I/O 类 (java.io.File):
Kotlin是一门最近比较流行的静态类型编程语言,而且和Groovy、Scala一样同属Java系。Kotlin具有的很多静态语言特性诸如:类型判断、多范式、扩展函数、模式匹配等等让我无法只作为一个吃
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 (1)提前安装好scala的版本,我这里是2.11.7 (2)下载spark-1.6.0源码,解压进入根目录编译 (3)dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件,修改对应的hadoop,hbase,hive的版本 执行编译支持hive功能的spark (4)mvn -Pyarn
经过了用户画像,标签系统的介绍,又经过了业务数据调研与ETL处理之后,本篇博客,我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
在 Scala 当中,函数是一等公民,像变量一样,既可以作为函数的参数使用,也可以将函数赋值给一个变量. ,函数的创建不用依赖于类或者对象,而在 Java 当中,函数的创建则要依赖于类、抽象类或者接口。
root用户vim ~/.bash_profile非root用户只对当前用户生效vim /home/用户名/.bash_profile
Spark sql on Hive非常方便,通过共享读取hive的元数据,我们可以直接使用spark sql访问hive的库和表,做更快的OLAP的分析。 spark 如果想直接能集成sql,最好自己编译下源码: 切换scala的版本为新版本 dev/change-scala-version.sh 2.11编译支持hive mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean pac
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
不知不觉,这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中,博主就已经为大家介绍了在批处理中,数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念?Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢!本篇博客,我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
朋友多年自主研发的flink-sql 流计算可视化 UI 平台,细细品味一番确实很好用,做到真正的MSP(混合云场景)多数据多复用的情况实现,下面是这个产品的使用说明看看大家有没有使用场景。
Flink1.13.6 MySQL5.7.27 JDK8 Hadoop3.1.4 集成环境Idea2020
设计一个 var total Int 表示总人数,我们在创建一个小孩时,就把 total 加1,并且 total 是所有对象共享的就 ok 了。我们使用伴生对象来解决。 示例代码如下:
1)正好有些Spark连接HBase的需求,当个笔记本,到时候自己在写的时候,可以看
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
FlinkSQL的出现,极大程度上降低了Flink的编程门槛,更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来,希望能帮助在这方面有需要的朋友。
基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序,将符号数据过滤,并统计出现的次数
知道概念—>学习理论—>大量练习—>逐渐清晰—>再大量练习—>清晰—>熟练运用—>融汇贯通
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
查看spark-env.sh 和spark-default.conf中的配置发现两边都写的有classpath
变量是一种使用方便的占位符,用于引用计算机内存地址,变量创建后会占用一定的内存空间。
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
第一章 Scala 语言概述1.1 why is Scala 语言?1.2 Scala 语言诞生小故事1.3 Scala 和 Java 以及 jvm 的关系分析图1.4 Scala 语言的特点1.5
还用说么,引入相关jar包(等下再一一说明) 包括scala,spark-assembly-1.4.1-hadoop2.5.0-cdh5.2.1.jar(按照你的spark和hadoop版本),还有在spark的lib下datanucleus的jar,mysql的数据源连接,这都是必须的~
类是对象的抽象,而对象是类的具体实例。类是抽象的,不占用内存,而对象是具体的,占用存储空间。类是用于创建对象的蓝图,它是一个定义包括在特定类型的对象中的方法和变量的软件模板。
reference case:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105768404
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。 文件格式分为:Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件; 文件系统分为:本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
所以RDD不过是对一个函数的封装,当一个函数对数据处理完成后,我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的,后续会解释)。
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分:文件格式以及文件系统。文件格式分为:Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件;文件系统分为:本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
---- 最近工作中,接触到最有用的“玩具”就是Spark了,在cpu密集型业务驱动下,提升CPU处理效率,高效的利用内存是最优先的事务,所以有个好的计算工具太重要了,这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力。 初次接触Spark是在参与公司的一个日志系统项目了解的, 当时就觉得Spark是个内存计算,支持hive sql 的利器,而且调用api非常简单、好用。当时使用的是Spark1.3 的版本,虽然功能还不太完善但是已经初见威力。后来闲下来就打算深入研究一下Spark,这个研究持续近1年
Metamorphosis (MetaQ) 是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件,类似于LinkedIn的Kafka,具有消息存储顺序写、吞吐量大和支持本地和XA事务等特性,适用 于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景,在淘宝和支付宝有着广泛的应用,现已开源。
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