Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...我们将通过一系列的博客文章来描述如何结合使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来使探索性数据科学简单化。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...作业执行。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...写入数据到Hive表(命令行) 接下来像spark提交作业，可以获得执行结果： # spark-submit ~/python/golds_read.py 3645356 wds7654321(4171752...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
（这里说的是百万级）还需要考虑一点的就是数据插入问题，这里我们使用的是 Mongo。...Pass w=0 for unacknowledged write operations. insert 简单理解就是插入，把我们采集到的 item 插入到数据库，这样存在一个很严重的问题，就是去重 去重...这确实是一种很简单的方法，其实原理很简单，就是在每次插入数据前，对数据库中查询，是否有该 ID，如果没有就插入，如果有就放弃。 对于数据量比较少的项目，这确实是一种很简单的方法，很简单就完成了目标。...但是，我们现在说的是百万级数据，如果每一条数据在插入前，都需要去查询该数据是否在数据库，那会多么耗时，效率会大大较低，那么还有什么好办法呢？ 索引 MongoDB 索引 索引能够实现高效地查询。...没有索引，MongoDB 就必须扫描集合中的所有文档，才能找到匹配查询语句的文档。这种扫描毫无效率可言，需要处理大量的数据。 索引是一种特殊的数据结构，将一小块数据集保存为容易遍历的形式。
receivers 存储RPC端点数据的阻塞队列，只有当RPC端点收到要处理的消息时，才会被放进这个阻塞队列，空闲的RPC端点不会进去。 threadpool 一个用来调度消息的固定大小的守护线程池。...该线程池内的线程数由spark.rpc.netty.dispatcher.numThreads配置项决定，默认值为1或2（取决于服务器是否只有一个可用的核心）。...值得注意的是，代码#9.4中（以及Inbox类的很多其他方法中）多次出现了synchronize代码块，这是因为messages本身只是一个普通链表，是线程不安全的，因此对它的操作都要加锁。...总结 本文从Dispatcher类入手，首先介绍了其内部的属性，进而引申出Spark RPC环境内消息调度的逻辑。...而Dispatcher内涉及到的主要是消息接收与处理的机制，NettyRpcEnv作为一个成熟的RPC环境，必然也需要向远端的RpcEndpoint发送请求。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
我们在操作数据存入blob数据的类型,常用来存储头像图片等流数据,blob类型如果想要存储比较大的流文件的数据,建议选用longBlob的数据类型,Demo中的数据就简单的示范了一下,sql文件如下...image_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `image_in` longblob ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 插入图片和读取图片到本机的操作如下...{ public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException { //把图片存为blob的格式到数据库...// storePicBlog(); //从数据库读取blob的格式的图片数据 getPicBlog(); } public static
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），基本上在的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。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。
sql中的insert语句是什么？ sql中insert语句就是插入语句，用于将指定的数据插入至表当中，向表中增加新的一行。 sql中insert语句怎么写？...sql中insert语句的语法规则： 无需指定要插入数据的列名，只需提供被插入的值即可： insert into table_name values (value1,value2,value3,...)...); 和insert...values语句一样，insert...set语句也是将指定的数据插入到现成的表中。...基本语法： Insert into table_name set column1=value1,column2=value2,........; insert...select语句是将另外表中数据查出来并插入...到现成的表中的。
数据保护本身涵盖了广泛的范围： •物理数据保护 •防止设备故障 •防止数据丢失和违规 数据安全对企业的成功和声誉非常重要，但也可能是在安全事件发生时的IT团队所面临的挑战，这意味着工作人员的职业生涯处在关键时期...为防止物理数据丢失，必须拥有物理上独立的非现场的备份副本。这并不奇怪，简单的数据备份到云端是最基本的应用程序，直到云计算大数据的出现，成为了最大的云存储消耗因素之一。...对于传统存储技术而言，业界采用的最佳实践是遵循3-2-1备份策略，采用不同的存储介质，备份到两个以上存储设备中，然后将一个数据备份运送到异地存储。...云存储中的数据分布在多个硬盘驱动器上，云计算服务提供商在其整个生命周期中管理数据，以防止数据丢失，并使用户更换故障驱动器。如上所述，也可以将数据保存在地理位置冗余的位置以获得最大程度的保护。...他们有一个用作主存储的系统，另一个用于备份和恢复。 利用混合云模型显著简化了这一过程，因为中小型企业对主存储和备份/灾难恢复都使用相同的云存储服务。混合云存储架构将文件整合到单个存储中。
：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。...上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据； 应用：用户编写的Spark应用程序； 任务：运行在Executor上的工作单元； 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作； 阶段：...Spark各种概念之间的关系 在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task...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
RPC端点及其引用 RpcEnv抽象类是Spark RPC环境的通用表示，它其中定义的setupEndpoint()方法用来向RPC环境注册一个RPC端点（RpcEndpoint），并返回其引用（RpcEndpointRef...图#8.1 - RPC环境与RPC端点 既然RpcEndpoint和RpcEndpointRef是RPC环境中的基础组件，我们先来研究它们的源码。...，都是通过RpcUtils工具类从Spark配置项中取出来的，如下。...值得注意的是，maxRetries与retryWaitMs两个属性在当前的2.3.3版本中都没有用到，而在之前的版本中还是有用到的，证明Spark官方取消了RPC重试机制，也就是统一为消息传递语义中的at...Spark官方提供的RPC环境的唯一实现。
Python爬虫：现学现用xpath爬取豆瓣音乐 Python爬取大量数据时，如何防止IP被封 我们已经把数据爬到本地并已经插入execl，上效果图 ?...读execl文件 需要安装 xlrd库，老办法，直接在setting中安装，然后导入放可使用python读取execl 操作这样的execl列表 ?...[k][j] 插入数据 f.save('info.xlsx') 最后得到的效果图 ?...把爬取的猪八戒数据插入到execl中 这里直接上代码了，相关的注释都在代码里 # coding=utf-8 import requests import time import xlwt import...注意这里爬取数据的时候，有的代理ip还是被禁用了，所以获取数据有失败的情况，所以这里需要有异常处理.. 当然数据还应该存入到数据库中，所以下一篇我们会来讲讲如何把数据插入到数据库中。
引言随着大数据时代的来临，传统SQL方式在处理海量数据的N度关联关系时显得力不从心。图计算技术因其优越性开始崭露头角，尤其在金融领域、广告推荐等实际场景中迅速落地。...本文将深入探讨图计算，以Spark GraphX为例，展示其在任务关系网处理中的应用。我们将从代码解析、运行实例出发，进一步展望图计算在未来的应用场景和其在国内的发展现状。...背景介绍通过 Spark Graphx 图计算实现任务关系网的处理。例如：简单模拟出在一批历史数据，通过 Spark Graphx 将有关联的数据之间组成一张张社交子网。...导入必要的库首先，我们需要导入与Spark相关的类和库，这包括 SparkConf 用于配置 Spark，Edge 和 Graph 用于构建图，以及 RDD 用于并行处理数据。...打印结果最后，将最终的结果打印到控制台。connectedComponents.collect().foreach(println)代码运行确保你的环境中安装了 Spark，并且已经配置好。
[best-practices-import-data-spark-nebula-graph] 本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写 1.前言 图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...网络环境：万兆。 图谱大小：十亿级别节点（属性较少），百亿级别边（有向，无属性或带权值）。...Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包
大家都知道环境是人类生存发展的物质基础，也是与人类健康密切相关的重要条件。 人类为了生存发展需要开发利用环境中的各种资源，这个过程中也会使环境受到破坏，直接或者间接地影响人类健康。...比如： 工厂的锅炉排放污染物，使空气中污染物浓度超标； 工厂排放废水，使水体中重金属含量超标； 蓄禽养殖，无序排放，使得水体黑臭，富营养化； 食物中农药残留或者抗生素含量超标危害食品安全等； 都是人类活动对环境的破坏...比如，WHO的全球疾病负担评估系统，评估出全球空气污染导致的超额死亡的三百多万人中，中国就占了一百多万人——这是人家评估的一个结果。...但这很难说是一个绝对的关系。如果说生活在pm2.5中的环境里面就绝对会得肺癌，是不科学的。...Q3：短期暴露在高浓度的pm2.5中，和长期暴露在中低浓度pm2.5中，哪个对健康影响更大？ A3：基于我几年的工作经验，个人的观点：这是要分不同的人群。
mysql表中插入数据的两种方法 1、按照字段和值的对应关系插入。...Query OK, 2 rows affected (0.00 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 -- 查看表中所有数据，由于age没有插入对应数据...，必须按照创建表时的顺序增加数据，同样可以一次插入多条数据。...-- 语法 insert into 表名 values(字段1的值, 字段2的值...); -- 具体操作 -- 如果没有按照创建表时字段的顺序和数量就会出现数据错乱和报错 mysql> insert... 5 | male | 120 | +------+--------+------+--------+-------+ 4 rows in set (0.00 sec) 以上就是mysql表中插入数据的两种方法
sed -i 'ni\x' test.file 表示向test.file文件里的第n行的前面添加x内容 sed -i 'na\x' test.file 表示向test.file...文件里的第n行的后面添加x内容 sed -i '/m/i\x' test.file 表示向test.file文件里匹配m字符串的行的前面添加x内容 sed -i '/m/a\x' test.file... 表示向test.file文件里匹配m字符串的行的后面添加x内容 -i 表示in front，前面 -a 表示after，后面 比如向a.txt文件的首行添加123456789 #...sed -i '1i\123456789' a.txt 比如向a.txt文件的第3行添加hhhhh # sed -i '3a\hhhhh' a.txt 比如向a.txt文件匹配abcd字符串的行的前面添加...比如向/etc/puppet/puppet.conf文件中的第2行的前面添加" server=puppet01.test.cn"内容 然后再向第3行添加" runinterval = 600
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
正常redis是没有数据库的概念的，但是当redis变成集群的时候，它是可以设置数据库的。（其实也就是开辟一块索引） 但是以前接触的spark用rediscontext的方式，只能设置IP和端口号。...才发现之前找的库已经更新了。里面就提供了这样的参数。...（https://github.com/RedisLabs/spark-redis） 在该网址中已经介绍： sc = new SparkContext(new SparkConf() .setMaster
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