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《spark案例与实验教程》电子书封面

spark案例与实验教程

  • 发布时间:2020年05月19日 09:59:21
  • 作者:袁景凌,熊盛武,饶文碧
  • 大小:29.4 MB
  • 类别:spark电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整扫描版
  • 评分:7.6

    spark案例与实验教程 PDF 完整扫描版

      给大家带来的一篇关于spark相关的电子书资源,介绍了关于spark案例、spark实验教程方面的内容,本书是由武汉大学出版社出版,格式为PDF,资源大小29.4 MB,袁景凌,熊盛武,饶文碧编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.8。

      内容介绍

      spark案例与实验教程》详细介绍了怎么使用Spark开展数据处理方法。关键选用了基础理论和案例紧密结合的方法,系统地详细介绍了Spark层面的知识:从*基础的Spark自然环境的安裝与配备,到SparkRDD算子的操作过程,再到Spark基本实践中典型性案例的案例分析,*后到Spark生态链,四个子架构的解读与实践,围绕全部Spark知识系统软件。每章知识间,內容由浅到深,由浅入深,进而协助读者更强的了解和应用Spark的相关知识。

      这书适用设立相关课程内容的高等院校本科毕业和硕士研究生,还可以做为很感兴趣读者的技术性和案例材料。

      学习笔记

      Python搭建Spark分布式集群环境

      前言 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快,可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。 本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2集群。 安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境 Spark分布式集群的安装环境,需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。 安装Spark 这里采用3台机器(节点)作为实例来演示如何搭建Spark集群,其中1台机器(节点)作为Master节点,另外两台机器(节点)作为Slave节点(……

      pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

      代码如下,步骤流程在代码注释中可见: # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import SQLContextfrom pyspark import SparkContext #初始化数据 #初始化pandas DataFramedf = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1', 'row2'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) #打印数据print df #初始化spark DataFramesc = SparkContext()if __name__ == "__main__": spark = SparkSession\ .builder\ .appName("testDataFrame")\ .getOrCreate() sentenceData = spark.createDataFrame([ (0.0, "I like Spark"), (1.0, "Pandas is useful"), (2.0, "They are coded by Python ")], ["label", "sentence"]) #显示数据sentenceData.select("label").show() #spark.DataFrame 转换成 pandas.DataFramesqlContest = SQLContext(sc)spark_df = sqlContest.create……

      Spring Boot与Spark、Cassandra系统集成开发示例

      本文演示以Spark作为分析引擎,Cassandra作为数据存储,而使用Spring Boot来开发驱动程序的示例。 1.前置条件 安装Spark(本文使用Spark-1.5.1,如安装目录为/opt/spark) 安装Cassandra(3.0+) 创建keyspace CREATE KEYSPACE hfcb WITH REPLICATION = { 'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 3 }; 创建table CREATE TABLE person ( id text PRIMARY KEY, first_name text, last_name text); 插入测试数据 insert into person (id,first_name,last_name) values('1','wang','yunfei');insert into person (id,first_name,last_name) values('2','peng','chao');insert into person (id,first_name,last_name) values('3','li','jian');insert into person (id,first_name,last_name) values('4','zhang','jie');insert into person (id,first_name,last_name) values('5','liang','wei');……

      介绍idea远程调试spark的方法步骤

      spark 远端调试 本地调试远端集群运行的spark项目,当spark项目在集群上报错,但是本地又查不出问题时,最好的方式就是调试一步一步跟踪代码。但是在集群上的代码又不能像本地一样的调试。那么就试试这个调试方法吧。 远程调试spark其实就四步: * 第一步jar包拷贝到集群master节点。 * 第二步在 idea 中配置远程机器的IP 和调试端口号。 * 第三步:启动远端的spark项目。 * 第四步 启动idea 进行调试。 首先 首先了解jvm一些参数属性 -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888 这里对上面的几个参数进行说明: -Xdebug 启用调试特性 -Xrunjdwp 启用JDWP实现,包含若干子选项: transport=dt_socket JPDA front-e……

      Spark学习笔记Spark Streaming的使用

      1. Spark Streaming Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行处理 Spark Streaing中有一个最基本的抽象叫DStream(代理),本质上就是一系列连续的RDD,DStream其实就是对RDD的封装 DStream可以认为是一个RDD的工厂,该DStream里面生产都是相同业务逻辑的RDD,只不过是RDD里面要读取数据的不相同 在一个批次的处理时间间隔里, DStream只产生一个RDD DStream就相当于一个"模板", 我们可以根据这个"模板"来处理一段时间间隔之内产生的这个rdd,以此为依据来构建rdd的DAG 2. 当下比较流行的实时计算引擎 吞吐量 编程语言 处理速度 生态 Storm 较低 clojure 非常快(亚秒) 阿里(JStorm) ……

      以上就是本次介绍的spark电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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