最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
在日常开发中，最经典的使用场景就是处理csv,tsv文本文件和excel文件了。...对于不同格式的文件，pandas读取之后，将内容存储为DataFrame, 然后就可以调用内置的各种函数进行分析处理 1....CSV文件读写 和R语言类似，对于文本文件的读写，都提供了一个标准的read_table函数，用于读取各种分隔符分隔的文本文件。...虽然代码简洁，但是我们要注意的是，根据需要灵活使用其中的参数，常见的参数如下 # sep参数指定分隔符，默认为逗号 >>> pd.read_csv('test.csv', sep = "\t") #...Excel文件读写 pandas对xlrd, xlwt模块进行了封装，提供了简洁的接口来处理excel文件，支持xls和xlsx等格式的文件，读取excel文件的基本用法如下 >>> pd.read_excel
开发人员一直非常喜欢Apache Spark，它提供简单但功能强大的API，这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。...在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...相反，使用 RDD 获得相同的性能需要用户手动考虑如何以最佳并行化方式表达计算。 ? 这个新的 Datasets API 的另一个好处是减少了内存使用量。...使用Encoder进行快速序列化 Encoder 经过高度优化，并使用运行时代码生成来构建用于序列化和反序列化的自定义字节码(use runtime code generation to build custom
关于Kafka的第三篇文章，我们来讲讲如何使用Python读写Kafka。这一篇文章里面，我们要使用的一个第三方库叫做kafka-python。大家可以使用pip或者pipenv安装它。...这篇文章，我们将会使用最短的代码来实现一个读、写Kafka的示例。...首先使用KafkaProducer类连接 Kafka，获得一个生产者对象，然后往里面写数据。...partition 是如何分配的？ 对于同一个 Topic 的同一个 Group： 假设你的 Topic 有10个 Partition，一开始你只启动了1个消费者。...让专门的同事复制搭建和维护，你只管使用。这才是最高效省事的做法。
以下文章来源于CSharp编程大全 ，作者zls365 目录 一、简介 1、操作Word的类库： 二、简单使用 1、XWPFDocument类的实例化 2、设置页面的大小 3、段落处理 4、表格处理...5、页眉页脚处理 三、综合示例 四、参考 一、简介 1、操作Word的类库： 二、简单使用 1、XWPFDocument类的实例化 该类的实例对应一个word文档 XWPFDocument MyDoc...= new XWPFDocument(); 2、设置页面的大小 如果不进行页面大小的设置，默认是纵向的A4大小。..."850";//上边距 m_SectPr.pgMar.bottom = "850";//下边距 3、段落处理 创建段落 段落为XWPFParagraph类型的实例，段落由XWPFDocument实例的使用...（Paragraphs）并且进行文本替换 创建表格 var table = doc.CreateTable(行数, 列数); table.Width = 5000; 控制表格中列宽（这里需要注意，只设置一行的列宽一旦插入文字就会使设置的列宽失效
目录 一、简介 1、操作Word的类库： 二、简单使用 1、XWPFDocument类的实例化 2、设置页面的大小 3、段落处理 4、表格处理 5、页眉页脚处理 三、综合示例 四、参考 一、简介 1、操作...二、简单使用 1、XWPFDocument类的实例化 该类的实例对应一个word文档 XWPFDocument MyDoc = new XWPFDocument(); 2、设置页面的大小 如果不进行页面大小的设置...850";//上边距 m_SectPr.pgMar.bottom = "850";//下边距 3、段落处理 创建段落 段落为XWPFParagraph类型的实例，段落由XWPFDocument实例的使用...cell.Tables；//获取嵌套单元格可使用 row.Rows //获取表格所有行； row.GetTableICells() ;//获取表格行的所有单元格； 获取到单元格之后就可以获取单元格里的文本段落...（Paragraphs）并且进行文本替换 创建表格 var table = doc.CreateTable(行数, 列数); table.Width = 5000; 控制表格中列宽（这里需要注意，只设置一行的列宽一旦插入文字就会使设置的列宽失效
写数据到HBase (1) 使用saveAsNewAPIHadoopDataset() package com.bonc.rdpe.spark.hbase import com.alibaba.fastjson.JSON...{SparkConf, SparkContext} /** * Author: YangYunhe * Description: spark 通过内置算子写数据到 HBase：使用saveAsHadoopDataset...从HBase读数据 以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase
当需要有一个全局性的map集合资源进行增删改数据时，需要对该map资源增加读写锁，防止并发时出现安全问题 下面的类就是举例 ， 属性中的Conns模拟存储一些资源，对这些资源进行并发的增加数据，使用写锁锁住资源...，当读取是使用读锁锁住资源 package snet import "sync" import "errors" type ConnManger struct { Conns map...defer cm.ConnLock.Unlock() for key, _ := range cm.Conns { delete(cm.Conns, key) } } 使用时
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....快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...1.7 使用SparkSession保存和读取Hive表 接下来，我们将创建一个 Hive 表，并使用 SparkSession 对象对其进行查询，就像使用 HiveContext 一样。...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。
问题描述 文件被打开后即可以执行写操作，也可以进行读操作，那么怎么控制文件从什么地方开始读写呢？...这就要求文件以读写的方式打开，同时使用一个文件指针指向文件字节流的位置，调整指针的位置就可以对文件进行任意位置的读写了。...Python使用tell函数获取当前文件指针的位置，方法是： 文件对象.tell() fobj=open('c:\\abc.txt','wt') print(fobj.tell()) fobj.write...('abc') print(fobj.tell()) fobj.write('我们') print(fobj.tell()) fobj.close 使用feek函数来移动文件指针,方法是： 文件对象...通过这样对文件指针的调整，就可以解决随意控制文件读写的问题。
关于goGetBucket goGetBucket是一款针对AWS S3 Bucket的渗透测试与安全研究工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以快速扫描和发现AWS S3 Bucket。...AWS S3 Bucket的权限问题一直都是困扰大家的一个麻烦事，而这一个麻烦则有可能进一步导致敏感数据的泄漏。...因此goGetBucket便应运而生，该工具可以使用常见的模式来枚举S3 Bucket名称，并通过使用自定义列表实现根域名置换的形式来枚举更多的S3 Bucket。...接下来，我们可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/glen-mac/goGetBucket.git 除此之外，我们也可以使用go get...命令来安装goGetBucket： go get -u github.com/glen-mac/goGetBucket 工具使用 goGetBucket -m ~/tools/altdns/words.txt
信息是如何在服务中穿梭流动的？哪里是瓶颈点？如何确定用户体验的延迟是由网络还是调用链中的微服务引起？ ?...由于需要运行批处理和实时分析应用，所以Spark被采用。 ? 图2所示，这里设置了一个简单实验来描述如何利用Spark进行操作分析。...同时，在Spark应用中编写连接器，获取Kafka的包并对其进行实时分析。 因此，Spark应用被编写试图来回答下列问题： 1. 对终端用户的请求响应时，信息流是如何通过服务的？...为了追踪上文所提的因果关系，这里采用了Aguilera等人在2003 SOSP论文中提出的一种对黑盒分布式系统进行性能分析的方法，并做细微的修改。...通过Spark平台，各种不同类型的分析应用可以同时操作，如利用一个统一的大数据平台进行批量处理、流和图形处理。
曾经在一个项目里面用过阿里改造后的JStrom，整体感受就是编程略复杂，在不使用Trident Api的时候是不能保证准确一次的数据处理的，但是能保证不丢数据，但是不保证数据重复，我们在使用期间也出现过几次问题...，bolt或者worker重启时候会导致大量数据重复计算，这个问没法解决，如果想解决就得使用Trident来保证，使用比较繁琐。...最近在做一个实时流计算的项目，采用的是Spark Steaming，主要是对接Spark方便，当然后续有机会也会尝试非常具有潜力的Filnk，大致流程，就是消费kafka的数据，然后中间做业务上的一些计算...checkpoint通常是用来容错有状态的数据处理失败的场景 大多数场景下没有状态的数据或者不重要的数据是不需要激活checkpoint的，当然这会面临丢失少数数据的风险（一些已经消费了，但是没有处理的数据） 如何在代码里面激活...checkpoint上，因为checkpoint的元数据会记录jar的序列化的二进制文件，因为你改动过代码，然后重新编译，新的序列化jar文件，在checkpoint的记录中并不存在，所以就导致了上述错误，如何解决
： 如何运用神奇的图。我们将讨论标签传播，Spark GraphFrame和结果。...如何开始对真实数据使用社区检测呢？...文件warc.paths.gz包含路径名；使用这些路径名，从s3下载相应的文件。 2、解析和清理数据：首先我们需要每个页面的html内容。对于每个页面，我们收集URL和所有链接的URL以创建图。...无法获得分布式集群的所有计算资源，但是可以了解如何开始使用Spark GraphFrames。 我将使用Spark 2.3导入pyspark和其他所需的库，包括图形框架。...还有关于使用Docker进行设置和运行pyspark笔记本的说明。我希望这将有助于开始使用Web图数据进行实验，并帮助你在数据科学问题中学习Spark GraphFrame。 探索愉快！
当然了，现在也有很多使用 docker 的做法，安装与部署也非常方便。 整个过程其实很简单，就是对安装过程中的一些手动操作使用 Shell 脚本进行替代。对脚本比较熟悉的话，应该很容易看懂。...如果不明白脚本的内容，不要使用我的安装脚本，明白可以抽取部分自用。...对安装过程不太熟的话，建议先跟着厦门大学的教程做：Spark2.1.0入门：Spark的安装和使用，里面涉及了 Hadoop 与 Spark 等各种软件的安装，十分详细，对新手很友好。...同步 hadoop/spark 的配置目录 同步完 Hadoop 和 Spark 完整的目录后，我们还需要对 Hadoop 进行一些配置，比如要进行完全分布式的配置，修改 hdfs-site.xml 等等文件...配置完成后，对这些配置目录也进行同步，比如 Hadoop 下面的 etc ，Spark 与 HBase 下面的 conf 目录。具体配置哪些文件, 修改哪些内容可参看上面的厦门大学安装教程。 #!
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。...我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。...2、代码 1）POM依赖 可以通过pom依赖来看一下笔者使用的组件版本。 这里就不赘述了。...hiveContext = new HiveContext(javaSparkContext); } /* * 创建sqlContext * 用于读写...DataFrame是spark-sql数据处理的核心。对DataFrame的操作推荐这样一篇博客。你可以去使用这些方法，实现复杂的逻辑。
shc测试环境的搭建参考： spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc（一）：源码编译以及测试工程创建 读写HBase需要两个核心的元素： 用户描述数据结构的schema字符串...写数据到HBase表完整代码 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.HBaseTableCatalog.../Temp/spark-9fa1e56c-ce87-43e8-a936-f947b62e1af5/outputDataset/.spark-staging-5 is not a valid DFS filename...这是因为本地运行把临时文件夹创建在本地，而删除临时文件夹时认为这个文件夹是一个HDFS的路径，所以报错，这个错误不影响读写数据，当在集群上跑这个程序就不会报错 4....从HBase表读数据完整代码 import org.apache.spark.sql.
new DoubleAccumulator register(acc) acc } 通过源码我们知道分别通过创建 LongAccumulator 和 DoubleAccumulator 对象，然后进行注册来创建一个累加器...自定义累加器 自定义累加器类型的功能在 1.x 版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在 Spark 2.0.0 版本后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2...public List value() { return new ArrayList(list); } } 下面我们在数据处理过程中收集非法坐标为例，来看一下我们自定义的累加器如何使用...，为了保证准确性，最好只使用一次 action 操作。...如果需要使用多次，可以使用 cache 或 persist 操作切断依赖。
在大数据分析中，窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后，求组内数据topN的需求，如果没有窗口函数，实现这样一个需求还是比较复杂的，不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能，今天我们就来学习下如何在...spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。...思路分析： 在spark sql中有两种方式可以实现： （1）使用纯spark sql的方式。 （2）spark的编程api来实现。...，而是在s3处，又过滤了一下结果。...答案就是使用row_number进行过滤，如下，对上面的代码稍加改造即可： val s2=Window.partitionBy("id").orderBy(col("date").desc)
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用...//注意这是在No-sbt模式下必须的，这个包很大，大概170M，导入后不用再添加其他依赖即可对Spark程序进行本地(Local)运行，其已包括GraphX模块。...Java的版本 这里由于要是用Scala所以必须使用 Version 1.8+，关于如何修改版本这里不赘述。...当我们有这样的错误的时候，其实还是可以使用spark计算框架的，不过当我们使用saveAsTextFile的时候会提示错误，这是因为spark使用了hadoop上hdfs那一段的程序，而我们windows...上述几步修改完成后，原先的代码基本就可以跑起来了，再次强调这里使用了NoSBT的模式，手动添加了一个assembly包，再就是对应Scala-SDK的版本，最后对代码内容上进行部分改动，使其可以在本地单机进行调试运行
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