在一个notebook中可以同时使用python,scala,sql等不同的解释器。 支持对flink代码的调试。...在以下一些方面，Zeppelin体验不如jupyter notebook： 缺少Web界面对文件的上传下载，查看内容等支持。 缺少对Terminal命令行的支持。...如果缺少相应环境，或者版本过低，在运行代码时候会报错。 二，Zeppelin的界面 1，主界面 Zeppelin在浏览器的主界面如下....六，Zeppelin和Spark Zeppelin提供了非常强大且友好的Spark支持，可以使用Spark-Scala,SparkSQL,PySpark，SparkR解释器。...并且在不同的解释器注册的临时表和视图是共享的，非常强大。 可以调用Zeppelin提供的z.show(df)来对Spark-Scala中的DataFrame进行可视化。
上同样是可以使用的。...所以在做一个整体的项目时候，一般还是以Java为主，只有在涉及到迭代式计算采用到Scala这样到函数式编程。...计算输出 def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum.toDouble / reduction.count // 设定中间值类型的编码器...保存数据 write直接保存数据 scala> df.write. csv jdbc json orc parquet textFile… … 注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。...2. format指定保存数据类型 scala> df.write.format("…")[.option("…")].save("…") 用法详解： format("…")：指定保存的数据类型，包括
使用 DataSet 进行编程 DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输...虽然编码器和标准序列化都负责将对象转换成字节，但编码器是动态生成的代码，使用的格式允许Spark执行许多操作，如过滤、排序和哈希，而无需将字节反序列化回对象。 ...使用基本类型的序列得到 DataSet // 基本类型的编码被自动创建. importing spark.implicits._ scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDS...为 Spark SQL 设计的 Scala API 可以自动的把包含样例类的 RDD 转换成 DataSet. 样例类定义了表结构: 样例类参数名通过反射被读到, 然后成为列名. ...> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint] scala> df.show +
设计 b.与GPU集合 c.可在Hadoop、Spark上实现扩缩 d.Canova：机器学习库的通用向量化工具 e.ND4J：线性代数库，较Numpy快一倍 f.Deeplearning4j...神经网络可通过[迭代化简]平行定型，与Java、Scala和Clojure均兼容。Deeplearning4j在开放堆栈中作为模块组件的功能，使之成为首个为微服务架构打造的深度学习框架。...添加一个层的方式是通过NeuralNetConfiguration.Builder()调用layer，指定其在所有层中的先后位置（下面示例中标记为零的层是输入层）、输入及输出节点数nIn和nOut，以及层的类型...莫慌，以上几个问题已经解决，如下： a.缺少.dll文件的，到这里下载 http://dl.download.csdn.net/down11/20160808/df88eda72033f095833c6dc30085c479...导入项目后目录如下，导入时间较长，请耐心等待，经验告诉我，如果没有任何设置，maven下载jar包都是从官网上下，国外服务器所以很慢。。。
要支持原生的LastJoin，首先在JoinType上就需要加上last语法，由于Spark基于Antlr实现的SQL语法解析也会直接把SQL join类型转成JoinType，因此只需要修改JoinType.scala...join type，因此在Analyzer.scala、Optimizer.scala、basicLogicalOperators.scala、SparkStrategies.scala这几个文件中都需要有简单都修改...，scala switch case支持都枚举类型中增加对新join type的支持，这里不一一赘述了，只要解析和运行时缺少对新枚举类型支持就加上即可。...因为新增了join type枚举类型，因此我们修改这两个方法来表示支持这种join type，并且通过参数来区分和之前join type的实现。...BrocastHashJoin的核心实现代码也是使用JIT来实现的，因此我们需要修改codegen成Java代码字符串的逻辑，在codegenOuter函数中，保留原来LeftOuterJoin的实现，并且使用前面的参数来区分是否使用新的
http://qindongliang.iteye.com/blog/2224797 注意提交作业，需要使用sbt打包成一个jar，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试...* take(5) 取前topN条数据 * foreach() 迭代打印 * stop() 关闭链接 */ textFile.collect...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...: Unit ={ //使用一个类，参数都是可选类型,如果没有值，就默认为NULL //SparkConf指定master和任务名 val conf = new SparkConf...Some(p(0)), Some(p(1)),None,None) else Model( Some(p(0)),None,None,None ) )).toDF()//转换成DF
另外，数据处理模型过于简单，即数据分片在工作节点处理后，结果收集回主节点，缺少一个象MapReduce那样通用的分布式数据编程模型。...<- jsonFile(sqlCtx, "person.json") #调用DataFrame的操作来计算平均年龄 df2 df, age="avg") averageAge df2)[1, 1] 对于上面两个示例要注意的一点是SparkR RDD和DataFrame API的调用形式和Java/Scala API有些不同。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...展望 SparkR目前来说还不是非常成熟，一方面RDD API在对复杂的R数据类型的支持、稳定性和性能方面还有较大的提升空间，另一方面DataFrame API在功能完备性上还有一些缺失，比如对用R代码编写
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。...若要关闭警告，请采取以下任何一种操作： 1)，将scala.language.implicitConversions导入隐式转换定义的范围 2)，调用编译器时，加上：-language:implicitConversions...val test = new MYRDD test.show("RDD converts into DF") } 编译器在执行test 对象的时候并没有show方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图...3，隐式转化参数 在定义一个方法时可以把最后一个参数列表定义为隐式参数。这个在spark内部使用也是非常广泛，比如前面发表的文章spark累加器原理，自定义累加器及陷阱就用到了。...如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。
不过不要觉得这个是一件大好事，实际上scala的应用还是有些复杂的，坑埋在了其他地方……不过这里我们不详谈。 当然了，之后的所有代码我们都会使用Scala来书写。...df.na.fill方法就是填充的方法，这个方法会对空的部分填上我们传入的参数。第二个参数Array("age")其实就表示了填充所对应的列。...当然这也是因为df.na.fill方法中，并没有实现参数是Any类型的情况，所以只能处理。 那么有没有其它的方法呢？...左端是函数的参数，必须要注明参数的数据类型，且加上括号。右端则是函数的操作，这里也就是一个三元表达式，即如果x > upperRange，那么就把这个值变为upperRange，否则就不变。...Note 8: 需要注明参数的数据类型的原因就是它依然是一个函数，你见过哪一个函数的参数数据类型是任意的呢？ 那么接下来，我们传入了一个包装了两层udf的Column对象。
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。...若要关闭警告，请采取以下任何一种操作： 1)，将scala.language.implicitConversions导入隐式转换定义的范围 2)，调用编译器时，加上：-language:implicitConversions...test = new MYRDD test.show("RDD converts into DF") } 编译器在执行test 对象的时候并没有show方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图...3，隐式转化参数 在定义一个方法时可以把最后一个参数列表定义为隐式参数。这个在spark内部使用也是非常广泛，比如前面发表的文章器实现机制及自定义累加器>就用到了。...如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。
左侧的 RDD[Person] 虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。...Dataframe 的劣势在于在编译期缺少类型安全检查，导致运行时出错。 1.2.3 DataSet 1）是 DataFrame API 的一个扩展，是 Spark 最新的数据抽象。...当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为 true。...如果想关闭该功能，直接将该参数设置为 disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为 String 类型，不再进行类型解析。...服务器可以通过 Spark 目录中的 sbin/start-thriftserver.sh 启动。这个 脚本接受的参数选项大多与 spark-submit 相同。
ClusterManager：集群管理器，为Application分配资源，包括多种类型，如Spark自带的Standalone、Meso或者YARN等。...RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录的集合，逻辑上可以把它想象成一个分布式数组，数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区，每个分区都是数据集的一个子集。...mapPartitions：获取每个分区的迭代器，在函数中对整个迭代器的元素（即整个分区的元素）进行操作。 union：将两个RDD合并，合并后不进行去重操作，保留所有元素。...params：模型训练参数。 round：模型迭代轮数。 nWorkers：XGBoost训练节点个数，如果设为0，则XGBoost会将训练集RDD的分区数作为nWorkers的数量。...模型被保存为Hadoop文件，存储于HDFS上。
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。...如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。...注意，必须上这个心的assembly包到所有的worker节点上。...不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?
= getDateInstance(LONG,Locale.FRANCE) println(df format now) } } Scala的import的语句比Java牛逼，可以从一个包中引入多个类...最后一行很有意思，采用一个参数的方法可与中缀语法一起使用。...也就是说，表达式： df format now 就是另一个，略显冗长的表达式： df.format(now) 可以从Java类继承并直接在Scala中实现Java接口。...一切皆对象 Scala是一个纯面向对象语言，即一切皆对象。包括数字和功能。和Java不同，Java会区别原始类型（例如布尔和int）和引用类型。 数字是对象 既然数字是对象，那么他就有方法了。事实上。.../(x)) 也就是说+、*等都是有效标识in scala。
示例代码如下： scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame... = [age: bigint, name: string] scala> df.show() scala> spark.udf.register("addName", (x: String) =>...> df.createOrReplaceTempView("people") scala> spark.sql("select addName(name), age from people").show...// 聚合函数需要输入参数的数据类型 override def inputSchema: StructType = ??? ...// 设定之间值类型的编码器，要转换成 case 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 override def bufferEncoder
union(otherDataset)：对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个 新的 RDD intersection(otherDataset)：对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个...默认情况下，只有 8 个并行任务来操作， 但是可以传入一个可选的 numTasks 参数 改变它。.../bin/spark-shell 读取数据，创建DataFrame 我的hdfs上/cbeann/person.json { "name": "王小二", "age": 15} { "name"...> val rdd = sc.makeRDD(List(("zhangsan",11),("lsi",12),("wanwu",16))) scala> val df = rdd.toDF("name...","age") scala> case class Person(name:String, age:Int) scala> val ds = df.as[Person] scala> ds.collect
我们这一章主要介绍前两部分，基于内容的推荐 和 基于 Item-CF 的推荐 在整体结构和实现上是类似的，我们将在第 7 章详细介绍。...（2）计算量不大，满足响应时间上的实时或者准实时要求。 5.2 实时推荐模型和代码框架 5.2.1 实时推荐模型算法设计 ?...与后台服务器上 userId 的上次实时推荐结果 recentRecommends 进行合并、替换并选出优先级 E 前 K 大的商品作为本次新的实时推荐。...当获取用户的偏好之后，就可以直接给出相应类型商品的推荐。...("tags").setOutputCol("words") // 用分词器做转换后，得到增加一个新列 words 的 DF val wordsDataDF = tokenizer.transform
(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。...例如df.describe("age", "height").show() 5、 first() 返回第一行 ，类型是row类型 6、 head() 返回第一行 ，类型是row类型 7、 head...类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe...类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询： 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(max(... 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df.groupBy().agg(Map("
Scala Scala 是一门现代的多范式编程语言，志在以简练、优雅及类型安全的方式来表达常用编程模式。它平滑地集成了面向对象和函数语言的特性。...新建RDD RDDs 支持两种类型的操作 actions: 在数据集上运行计算后返回值 transformations: 转换, 从现有数据集创建一个新的数据集 下面我们就来演示 count() 和...map()、reduce() 中的参数是 Scala 的函数字面量（function literals，也称为闭包 closures），并且可以使用语言特征或 Scala/Java 的库。...scala 缓存 Spark 支持在集群范围内将数据集缓存至每一个节点的内存中，可避免数据传输，当数据需要重复访问时这个特征非常有用，例如查询体积小的“热”数据集，或是运行如 PageRank 的迭代算法...下面以一个简单的 Spark Streaming 示例（基于流的单词统计）来演示一下 Spark Streaming：本地服务器通过 TCP 接收文本数据，实时输出单词统计结果。
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