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spark学习详细教程

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Spark高级数据分析

Spark高级数据分析 是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Sc

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Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新增成员。它不仅为分布式数据集的处理提供一个有效框架,而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理,

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Spark:大数据集群计算的生产实践

这书对于spark从认证性自然环境迁移到实际上生产环境时候碰到的各种各样难题得出了实际上的协助,包含了开发设计及维护保养生产级Spark运用的各种各样方式 、组件与有用实践活动。本书分

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Spark与Hadoop大数据分析

这本书系统讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,配套详细的实现示例,是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考

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Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解

《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《Spark MLlib机器学习:算法、源码及

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Spark大数据实例开发教程

王家林、徐香玉等编著的《 Spark大数据实例开发教程 》是面向Spark开发者的一本实用参考书,书中结合实例系统地介绍了Spark的开发与使用。 本书包括5章内容,第1章为spark简介;第2章为 Spar

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深度实践Spark机器学习

本书系统讲解Spark机器学习技术、原理、算法和组件,以及构建Spark机器学习系统的方法、流程、标准和规范,介绍了Spark的深度学习框架TensorFlowOnSpark,以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络

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深入理解Spark:核心思想与源码分析 立即下载
Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术

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Spark MLlib机器学习实践

这是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富,内容由浅而深,采取实例和理论相结合的方式,讲解细致直观,适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员

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循序渐进学Spark

本书是引导读者深度学习Spark的技术指南,旨在用合理的结构和精炼的内容让读者用短的时间掌握Spark技术的核心内容,欢迎下载阅读

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Spark大数据处理技术

《Spark大数据处理技术》 以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍,是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部

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网友NO.554988

java 中Spark中将对象序列化存储到hdfs

java 中Spark中将对象序列化存储到hdfs 摘要: Spark应用中经常会遇到这样一个需求: 需要将JAVA对象序列化并存储到HDFS, 尤其是利用MLlib计算出来的一些模型, 存储到hdfs以便模型可以反复利用. 下面的例子演示了Spark环境下从Hbase读取数据, 生成一个word2vec模型, 存储到hdfs. 废话不多说, 直接贴代码了. spark1.4 + hbase0.98 import org.apache.spark.storage.StorageLevelimport scala.collection.JavaConverters._import java.io.Fileimport java.io.FileInputStreamimport java.io.FileOutputStreamimport java.io.ObjectInputStreamimport java.io.ObjectOutputStreamimport java.net.URIimport java.util.Dateimport org.ansj.library.UserDefineLibraryimport org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysisimport org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysisimport org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStreamimport org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStreamimport org.apache.hadoop.fs.FileSystemimport org.apache.hadoop.fs.FileUtilimport org.apache.hadoop.fs.……

网友NO.931149

Spark学习笔记之Spark SQL的具体使用

1. Spark SQL是什么? 处理结构化数据的一个spark的模块 它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 2. Spark SQL的特点 多语言的接口支持(java python scala) 统一的数据访问 完全兼容hive 支持标准的连接 3. 为什么学习SparkSQL? 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MapReduce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! 4. DataFrame(数据框) 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器 然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema DataFrame其实就是带有schema信息的RDD 5. SparkSQL1.x的API编程 dependency groupIdorg.apache.spark/groupId artifactIdspark-sql_2.11/artifactId versio……

网友NO.449461

spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解

dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api,这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作,对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便,甚至可以有更高层次的应用,比如在实时这一块,传入kafka的topic名称和sql语句,后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算,这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。 下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询,最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下 import java.sql.Timestampimport org.apache.spark.sql.{SaveMode, SQLContext}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkCo……

网友NO.194573

java-spark中各种常用算子的写法示例

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。 Action 算子会触发 Spark 提交作业(Job),并将数据输出 Spark系统。 从小方向来说,Spark 算子大致可以分为以下三类: 1)Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。 2)Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。 3)Action算子,这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 引言 通常写sp……

网友NO.606497

初识Spark入门

1. Spark简介 2009年,Spark诞生于伯克利大学的AMPLab实验室。最出Spark只是一个实验性的项目,代码量非常少,属于轻量级的框架。 2010年,伯克利大学正式开源了Spark项目。 2013年6月,Spark成为了Apache基金会下的项目,进入高速发展期。第三方开发者贡献了大量的代码,活跃度非常高 2014年2月,Spark以飞快的速度称为了Apache的顶级项目,同时大数据公司Cloudera宣称加大Spark框架的投入来取代MapReduce 2014年4月,大数据公司MapR投入Spark阵营, Apache Mahout放弃MapReduce,将使用Spark作为计算引擎。 2014年5月,Spark 1.0.0 发布。 2015年~,Spark在国内IT行业变得愈发火爆,越来越多的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MR2、Hive、Storm等传统的大数据并行计算框架 2. Spark是什么? Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. 大规模数据集的统一分析引擎 Spark是一……

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