Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。 实验代码 import org.apache.spark....(v => println(v)) // 对单词进行映射计数,相同的键进行累加 val rdd2 = rdd.map(v => (v, 1)).reduceByKey(_ + _)...// 打印单词计数结果 rdd2.foreach(println) // 关闭 SparkContext sc.stop() } } 在执行 reduceByKey...在这个例子中，键是单词，而值是累加的次数。所以 _ + _ 表示将相同键的值（即累加的次数）相加，以得到该键对应的总累加值。...实验结果 hello hello spark world world spark hello (spark,2) (hello,3) (world,2)
01 前言 之前有发过一篇文章聊聊如何利用redis实现多级缓存同步。...他改造完，某天突然发现在集群环境中，只要其中一台服务消费了kafka数据，其他就消费不到。...今天就借这个话题，来聊聊集群环境中本地缓存如何进行同步 02 前置知识 kafka消费topic-partitions模式分为subscribe模式和assign模式。...此时Spring EL 表达式就派上用场了，我们通过 Spring EL 表达式，在每个消费者分组的名字上配合 UUID 生成其后缀。...最后读者选择该方案 04 总结 本文主要阐述集群环境中本地缓存如何进行同步，之前还有读者问我说，使用了多级缓存，数据一致性要如何保证？
前言之前有发过一篇文章聊聊如何利用redis实现多级缓存同步。...他改造完，某天突然发现在集群环境中，只要其中一台服务消费了kafka数据，其他就消费不到。...今天就借这个话题，来聊聊集群环境中本地缓存如何进行同步前置知识kafka消费topic-partitions模式分为subscribe模式和assign模式。...不过我们可以根据kafka提供的消费模式进行定制，从而是kafka也具备广播能力集群本地缓存同步方案方案一：利用MQ广播能力因为读者项目是使用kafka，且项目是使用spring-kafka，我们也就以此为例...最后读者选择该方案总结本文主要阐述集群环境中本地缓存如何进行同步，之前还有读者问我说，使用了多级缓存，数据一致性要如何保证？
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...Spark Driver 使用它连接到集群管理器进行通信，提交 Spark 作业并知道要与之通信的资源管理器（YARN，Mesos或Standalone）。它允许你配置 Spark 参数。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...总共有两种时机会触发将 BatchCleanupEvent 事件写入日志（WAL），我们进行依次介绍 我们先来介绍第一种，废话不多说，直接看具体步骤： 每当 jobSet 中某一个 job 完成的时候，...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。
在本文中，您将学习如何使用内置的HTTP响应缓存机制来实现缓存SpringBoot控制器的结果。 1.如何以及何时使用HTTP响应缓存？ 您可以在应用程序的多个层上进行缓存。...缓存值的有效性与请求的时间有关。 为了设置在Spring的控制器中的HTTP标头，就要在RESTContoller用ResponseEntity包装类。...您所要做的就是在应用程序中配置过滤器。 在Spring应用程序中添加HTTP过滤器的最简单方法是通过配置类中的FilterRegistrationBean。...在使用之前考虑一下您的解决方案。 结论 现在您已了解如何使用HTTP缓存优化应用程序，哪种方法最适合您，因为应用程序有不同的需求。 您了解到客户端缓存验证是最有效的方法，因为不涉及数据传输。...在适用时，您应该始终支持客户端缓存验证。 我们还讨论了服务器端验证并比较了Last-Modified和ETag标头。最后，您了解了如何在Spring应用程序中设置全局ETag过滤器。
预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...然后开始进行Spark Submit提交操作，命令如下所示： [root@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]# bin/spark-submit \ > --class...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
缓存是现代应用服务器中非常常用的组件。除了第三方缓存以外，我们通常也需要在java中构建内部使用的缓存。那么怎么才能构建一个高效的缓存呢？ 本文将会一步步的进行揭秘。...使用HashMap 缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。...虽然这样的设计能够保证程序的正确执行，但是每次只允许一个线程执行calculate操作，其他调用calculate方法的线程将会被阻塞，在多线程的执行环境中这会严重影响速度。...，但是当有两个线程同时在进行同一个计算的时候，仍然不能保证缓存重用，这时候两个线程都会分别调用计算方法，从而导致重复计算。...很自然的，我们想到了之前讲到的FutureTask。FutureTask表示一个计算过程，我们可以通过调用FutureTask的get方法来获取执行的结果，如果该执行正在进行中，则会等待。
结果显示，一个一个写的话，时间需要 617.426s 一次性一次性的写的话，时间需要0.131s 总结，合理使用缓存，可以提高程序性能。
集群使用的是 Docker 这种容器运行时，所以我们可以将宿主机的 docker.sock 文件挂载到容器中构建镜像，而最近我们在使用 Kubernetes 1.22.X 版本后将容器运行时更改为了...上的 Docker 守护进程，由于 Pod 中的所有容器共享同一个 network namespace，构建镜像的 Docker CLI 能够通过 localhost 直接连接到 Docker 守护进程进行构建...但是这种方式最大的一个问题是每次构建都是启动一个全新的 Docker 守护进程，造成没有缓存 Docker layer 层，这会显著增加我们的构建时间。...sidecar 容器，不如让我们运行一个独立的 Docker DIND 容器，构建容器的所有 Docker CLI 都连接到这个一个 Docker 守护进程上，这个时候我们将 Docker layer 层进行持久化...，也就起到了缓存的作用了。
（在后面的示例中，此示例将有一个更广泛的版本！在此示例中，我们将使用 slice（） 并将带有注入数字的字符串转换为数字。这样，我们就可以对所有数组元素进行排序，其中每个元素都是相同的数据类型。...在本例中，我们将使用正则表达式。 正则表达式(Regex)是组成搜索模式的字符序列。搜索模式可用于文本搜索和文本替换操作。 (当第一次面对Regex时，它真的很吓人。我个人还是觉得很困惑。...撇开外观不讲，它是一种高可用性和强大的代码类型，在许多情况下都很有用。).../ \d 代表数字 +意味着, ' 1次或以上' 所以，总的来说，正则表达式使我们能够找到大于9的元素并对数组中的元素进行排序。...{id: 5, name: 'Sade'} {id: 8, name: 'Nicolette'} {id: 9, name: 'Megan'} */ 个人笔记： 正则表达式真的很酷，但到目前为止，在我的职业生涯中
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。
Spark基本概念 在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解几个重要的概念： RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念...，预先将表缓存到该存储系统上，从而可以提高读写IO性能。...后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能； 4....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3.
前些天一位粉丝加微信好友，询问关于int类型的一张存储结构图，主要是对int类型在方法执行的过程中是否存在缓存的情况有疑问。在交流、探讨的过程中收获很多相关知识。本篇文章就汇总分享一下。...int类型的是否会被缓存 首先看下图（其他公众号文章获得），图中显示int类型在栈中会被复用。 ? 针对引用类型我们知道栈中只存储引用地址，而对应的值存储在堆中，这没什么问题。...我们知道ldc指令是从常量池进行加载，也就是说当超过2个字节时，int类型会被存储在常量池中。这就是前面说的，为什么int类型不一定都存储在栈中。...局部变量与操作数栈 在了解局部变量和操作数栈之前，我们先来了解一下栈帧的结构，如下图： ? 栈帧存储了方法的局部变量表、操作数栈、动态连接和方法返回地址等信息。...原文链接：《【JVM】Int类型在栈中是否会被缓存？》
图像分类是一种机器学习任务，涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务，但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...这些层是完全连接的层，这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕，我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。
springboot对kafka的client很好的实现了集成，使用非常方便，本文也实现了一个在springboot中实现操作kafka的demo。...1.POM配置 只需要在dependencies中增加 spring-kafka的配置即可。...version> test 2.生产者 参数配置类，其参数卸载yml文件中，...然后打开postman进行测试： ? 运行后返回success ? 生产者日志： ? 消费者日志： ?
图片来自：arxiv 2.实施 在本节中，将重新实现分类模式从原来的论文在谷歌Colab使用PyTorch。...在.off文件之一中划分网格。使用plotly创建 如您所见，这是一张床 但是，如果摆脱了面，只保留了3D点，它看起来就不再像床了！ ? 网格顶点 实际上曲面的平坦部分不需要任何点即可进行网格构建。...知道对象可以具有不同的大小，并且可以放置在坐标系统的不同部分中。 所以翻译的对象原点从它的所有点减去均值和正常化的点到单位球。...图片来自：arxiv 开始在PyTorch中实现它： 首先，张量将具有大小(batch_size, num_of_points, 3)。...有趣的是，无法通过3维矩阵在3D空间中对翻译进行编码。无论如何，已经在预处理过程中将点云转换为原点。 这里重要的一点是输出矩阵的初始化。希望默认情况下它是身份，以开始训练而无需进行任何转换。
IDEA中运行Spark程序 3.1 设置IDEA运行项的Configuration中的VM opthion 增加-Dspark.master=local ?...已经将Readme.md中的单词a和b统计出来了Lines with a: 62, lines with b: 30 ? 至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！...6.3.在Web中查看Github项目源码 http://localhost:8088/cluster/apps ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...--- NOTE：当然，也可以用repartition（）method对strJavaRDD进行repartition，不过这样需要shuffle数据，对于job的性能有所影响。...可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
