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SparkR：数据科学家的新利器

目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...SparkR已经成为Spark的一部分，相信社区中会有越来越多的人关注并使用SparkR，也会有更多的开发者参与对SparkR的贡献，其功能和使用性将会越来越强。

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PySpark简介

本指南介绍如何在单个Linode上安装PySpark。PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍，通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。...当与Spark一起使用时，Scala会对Spark不支持Python的几个API调用。...> >> 下载样本数据 本指南中使用的数据是1789年至2009年每个总统就职地址的文本文件汇编。该数据集可从NLTK获得。...最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。 将数据读入PySpark 由于PySpark是从shell运行的，因此SparkContext已经绑定到变量sc。...flatMap允许将RDD转换为在对单词进行标记时所需的另一个大小。 过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...SparkR已经成为Spark的一部分，相信社区中会有越来越多的人关注并使用SparkR，也会有更多的开发者参与对SparkR的贡献，其功能和使用性将会越来越强。

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第一部分：入门介绍

用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。...可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。 RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。...或者你也可以使用在云端环境（如Databricks Cloud）安装并配置好的Spark。 在本文中，我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它。最近Spark刚刚发布了1.2.0版本。...本示例中的文本文件和数据集都很小，不过无须修改任何代码，示例中所用到的Spark查询同样可以用到大容量数据集之上。 为了让讨论尽量简单，我们将使用Spark Scala Shell。...这些从文本文件中读取并处理数据的命令都很简单。我们将在这一系列文章的后续文章中向大家介绍更高级的Spark框架使用的用例。 首先让我们用Spark API运行流行的Word Count示例。

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Apache Spark大数据分析入门（一）

Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行 动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行...例如，我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile，文件中包含了若干文本行，将该文本文件读入RDD textFile时，其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作...这些是到目前为止给出的转换操作例子。 当得到一个经过过滤操作后的RDD，可以collect/materialize相应的数据并使其流向应用程序，这是action操作的例子。...下面总结一下Spark从开始到结果的运行过程： 创建某种数据类型的RDD 对RDD中的数据进行转换操作，例如过滤操作 在需要重用的情况下，对转换后或过滤后的RDD进行缓存 在RDD上进行action

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。...可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。 RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。...或者你也可以使用在云端环境（如Databricks Cloud）安装并配置好的Spark。 在本文中，我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它。最近Spark刚刚发布了1.2.0版本。...本示例中的文本文件和数据集都很小，不过无须修改任何代码，示例中所用到的Spark查询同样可以用到大容量数据集之上。 为了让讨论尽量简单，我们将使用Spark Scala Shell。...这些从文本文件中读取并处理数据的命令都很简单。我们将在这一系列文章的后续文章中向大家介绍更高级的Spark框架使用的用例。 首先让我们用Spark API运行流行的Word Count示例。

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Spark学习之数据读取与保存（4）

Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。...读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala...中读取一个文本文件 val input = sc.textFile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Java中读取一个文本文件...Spark SQL中的结构化数据 结构化数据指的是有结构信息的数据————也就是所有的数据记录都有具有一致字段结构的集合。...在各种情况下，我们把一条SQL查询给Spark SQL，让它对一个数据源执行查询，然后得到由Row对象组成的RDD，每个Row对象表示一条记录。

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Spark2.x学习笔记：7、Spark应用程序设计

可以冲Scala集合或者Hadoop数据集上创建 3.在RDD之上进行转换和Action MapReduce只提供了map和reduce两种操作，而Spark提供了多种转换和action函数 4.返回结果...=listRdd.map(x=>x*x)//{1,4,9} //对RDD中的元素进行过滤，生产新的RDD val even=sequres.filter(_%2==0)//{4} //将一个元素映射成多个...，输出元素数大于原来 （2）RDD Action //创建新的RDD val nums=sc.parallelize(List(1,2,3),2) //将RDD保存为本地集合（返回到driver端）...2）join相当于SQL中的内关联join，只返回两个RDD根据K可以关联上的结果，join只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。...上面代码使用cache后，从HDFS（磁盘）读取1次，之后从内存中读取3次 如果不使用chache，则上面代码从HDFS读取3次。 ?

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大数据入门与实战-Spark上手

$ spark-shell 4.3 创建简单的RDD 我们可以从文本文件中创建一个简单的RDD。使用以下命令创建简单的RDD。...其他的这里不再一一列举，想要了解更多的，大家可以看下：Spark核心编程 4.5 RDD 操作 -reduce(func)：使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。...5.2 打开Spark-Shell 以下命令用于打开spark shell。通常，使用Scala构建spark。因此，Spark程序在Scala环境中运行。...在开始程序的第一步之前，应该创建SparkContext对象。 ? 5.3 创建一个RDD 首先，我们必须使用Spark-Scala API读取输入文件并创建RDD。 以下命令用于从给定位置读取文件。...counts.cache() 5.7 执行操作 执行操作（如存储所有转换）会将结果导入文本文件。saveAsTextFile（“”）方法的String参数是输出文件夹的绝对路径。

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Spark之【数据读取与保存】详细说明

1.2 Json文件 如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。...注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...保存为Sequence文件 scala> rdd.saveAsSequenceFile("file:///opt/module/spark/seqFile") 3）查看该文件 [atguigu@hadoop102...[19] at parallelize at :24 2）将RDD保存为Object文件 scala> rdd.saveAsObjectFile("file:///opt/module...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分：Spark SQL

在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...JDBC服务器（JDBC Server）：内置的JDBC服务器可以便捷地连接到存储在关系型数据库表中的结构化数据并利用传统的商业智能（BI）工具进行大数据分析。.../pyspark.sql.html） 本文中所涉及的Spark SQL代码示例均使用Spark Scala Shell程序。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...Spark SQL是一个功能强大的库，组织中的非技术团队成员，如业务分析师和数据分析师，都可以用Spark SQL执行数据分析。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

除了文本文件之外，Spark 的 Scala API 也支持一些其它的数据格式: SparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录, 并且将它们作为一个 (filename...Spark 将对每个元素调用 toString 方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录. saveAsSequenceFile(path)  (Java and Scala) 将 dataset 中的元素以...在 Spark 1.3 中，这些文件将会保留至对应的 RDD 不在使用并被垃圾回收为止。...RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...删除数据 Spark 会自动监视每个节点上的缓存使用情况，并使用 least-recently-used（LRU）的方式来丢弃旧数据分区。

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Spark Shell笔记

学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...由外部存储系统的数据集创建，包括本地文件系统，还有Hadoop支持的数据集，如HDFS，HBase sc.textFile("hdfs://iZm5ea99qngm2v98asii1aZ:9000/README.txt...例子从 RDD 中随机且有放 回的抽出 50%的数据，随机种子值为 3（即 可能以 1 2 3 的其中一个起始值） scala> val rdd5 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7...)：笛卡尔积 coalesce(numPartitions)：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高 小数据集的执行效率。...先将自定义的类型通过第三方库转换为字符串，在同文本文件的形式保存到RDD中 SequenceFile 文件输入输出(Shell) SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的

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【Spark研究】如何用 Spark 快速开发应用？

虽然Spark可在许多大数据平台上使用，但将其部署在有效的Hadoop平台上会更好，你可以使用已知工具快速构建大型应用。 什么是Apache Spark?...当你使用大数据集群后，静观其变吧。 Spark提供了Scala或者Python的Shell。你可以选择任意一个你所习惯的 shell。类似Unix的系统中，你可以在Spark的目录 ....例如，向Spark导入一个文本文件作为在Python的shell中的RDD，如下： textfile = sc.textFile(“hello.txt”) 这是一个统计行数的动作： textfile.count...你需要做的就是将你的程序保存为脚本而仅需很少的修改。 如果你在寻找构建更加健壮的程序，你可以使用Java API。...通过使用Spark上的Scala和Python，在更短的时间里你可以做更多的事。你和你的开发人员可以畅游在你们的大数据思想中。

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...4 深入理解 Dataset是一个分布式数据集，提供RDD强类型和使用强大的lambda函数的能力，并结合了Spark SQL优化的执行引擎。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...允许为 DataFrame 指定一个名称，并将其保存为一个临时表。该表只存在于当前 SparkSession 的上下文，不会在元数据存储中注册表，也不会在磁盘创建任何文件。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询

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初识 Spark | 带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD

利用 parallelize() 方法将已经存在的一个 Scala 集合转换为 RDD，Scala 集合中的数据也会被复制到 RDD 中参与并行计算。...RDD 其中， textFile() 方法的 URL 参数可以是本地文件路径、HDFS 存储路径等，Spark 会读取该路径下所有的文件，并将其作为数据源加载到内存，生成对应的 RDD。...RDD Action 操作 若需要触发代码的运行，对数据集进行实际的计算操作，并返回结果，那一段 Spark 代码中至少需要有一个 Action 操作。...例如，用 Lambda 表达式的方式，在 Spark 中，对 RDD 的数据进行平方运算，并剔除结果为 0 的数据： val list: List[Int] = List(-3, -2, -1, 0,...Transformation 算子 Transformation 算子（方法）主要用于 RDD 之间的转化和数据处理，如过滤、去重、求并集、连接等，常用的 Transformation 算子如下： RDD

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Spark学习之基础相关组件（1）

RDD（resilient distributed dataset弹性分布式数据集）表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素的集合，是Spark的主要编程抽象。 4....Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集的API定义。 4.2 Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。...4.3 Mlib机器学习（ML），提供了很多的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还包括模型评估、数据导入等额外支持功能。 4.4 Graph是用来操作图的程序库，可以进行并行的图计算。...Spark的存储层，包括HDFS(分布式文件系统)、本地文件、亚马逊S3、Cassandra、Hive、Hbase等。 6. spark是用Scala写的，运行在Java虚拟机）（JVM）上。 7....("local").setAppname("My App") sc = SparkContext(conf = conf) 7.2 使用方法（如使用文本文件）来创建RDD并操控它们。

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Spark RDD编程指南

RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。...Spark 支持文本文件、SequenceFiles 和任何其他 Hadoop 输入格式。 可以使用 SparkContext 的 textFile 方法创建文本文件 RDD。...除了文本文件，Spark 的 Scala API 还支持其他几种数据格式： SparkContext.wholeTextFiles 允许您读取包含多个小文本文件的目录，并将每个文件作为（文件名，内容）对返回...此外，每个持久化的 RDD 都可以使用不同的存储级别进行存储，例如，允许您将数据集持久化到磁盘上，将其持久化在内存中，但作为序列化的 Java 对象（以节省空间），跨节点复制它。...（Java 和 Scala） 除非计算数据集的函数很昂贵，或者它们过滤了大量数据，否则不要溢出到磁盘。 否则，重新计算分区可能与从磁盘读取分区速度一样。

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