Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
海量数据的存储问题很早就已经出现了，一些行业或者部门因为历史的积累，数据量也达到了一定的级别。很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。
创建、分发 Task一文中我们提到 TaskRunner（继承于 Runnable） 对象最终会被提交到 Executor 的线程池中去执行，本文就将对该执行过程进行剖析。
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
Sequence文件 SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。在SparkContext中，可以调用sequenceFile[keyClass, valueClass](path)。
众所周知，Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统的数据集，例如，HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换（Transformation）转换运算将一个RDD转换为另一个RDD，但是由于RDD的lazy特性，转换运算不会立刻实际执行，它会等到执行到“动作”运算，才会
这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。
上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》，其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型，检测注入类的web攻击。获益匪浅，遂尝试用python实现该算法，并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型，可以利用这个模型解决三类基本问题： 学习问题：给定观察序列，学习出模型参数 评估问题：已知模型参数，评估出观察序列出现在这个模型下的概率
第一，MapReduce模型的抽象层次低，大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二，只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子，两个数据集的Join是很基本而且常用的功能，但是在MapReduce的世界中，需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三，在Hadoop中，每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入，大大增加了系统的延迟。 第四，只支持批数据处理，欠缺对流数据处理的支持。
RDD 英文全称为 " Resilient Distributed Datasets " , 对应中文名称 是 " 弹性分布式数据集 " ;
上篇文章，我们简要介绍了 MapReduce 框架的局限和 Spark 横空出世的土壤。今天，我们就来详细介绍 Spark 的内部原理和它强大功能的背后设计。 前文回顾 Hadoop 的局限并非只有 IO 速度的问题，更重要的是 MapReduce 规定死了 map / reduce 两种运算，并且提供之间 shuffle 的数据搬运工作。无论运算怎样灵活多样，你都要走 map -> shuffle -> reduce 这条路，要进行灵活运算并保证优秀性能确实有点吃力。Spark 这边，AMPLab 为此
Apache Spark中，对Block的查询、存储管理，是通过唯一的Block ID来进行区分的。所以，了解Block ID的生成规则，能够帮助我们了解Block查询、存储过程中是如何定位Block以及如何处理互斥存储/读取同一个Block的。可以想到，同一个Spark Application，以及多个运行的Application之间，对应的Block都具有唯一的ID，通过代码可以看到，BlockID包括：RDDBlockId、ShuffleBlockId、ShuffleDataBlockId、Shuff
使用python内置的open()函数将文件打开，用write()函数将数据写入文件，最后使用close()函数关闭并保存文件，这样就可以将数据写入文件并保存了。
Python 文件写入和创建是 Python 开发中必须掌握的技能之一。在本文中，我们将介绍 Python 中文件创建与写入的基本方法，并提供一些实际的应用场景示例，让大家更加深入地理解和掌握相关知识点。
首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。
要将内容写入文件，可以使用文件对象的 write() 方法。 write() 方法接受一个字符串作为参数，并将其写入文件。以下是写入文件的示例代码：
在本文中，我们将学习什么是 .data 文件以及如何在 python 中读取 .data 文件。
Python中的文件对象提供了 write() 函数，可以向文件中写入指定内容。该函数的语法格式如下：
第一行导入了需要使用的第三方库pickle；第二行定义了一个字典变量student，保存了这个学生的姓名、年龄和性别；第三行是代码的主体部分表示的是以二进制写的方式打开文件’data.p’.
以前刚开始学习Spark的时候，在练习排序算子sortBy的时候，曾发现一个有趣的现象是，在使用排序算子sortBy后直接打印的话，发现打印的结果是乱序的，并没有出现完整排序。
在Python编程时，我们常常需要查看本地文件或者保存数据，这就需要使用Python提供的函数和方法实现文件的打开、关闭以及文件的读写操作。
Python文件处理操作（也称为Python I / O）处理两种类型的文件。他们是：
在Python中，可以使用open()内置函数打开文件，以执行一系列文件的操作。在本文中，将介绍Python中打开文件的基础知识及常用的打开模式。
可以将数据信息输入到Python中，也可以从Python中输出数据。通常，导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
ReadShipMMSITwo package com.xtd.file import java.io.{ BufferedWriter, File, FileWriter} import java.util import com.xtd.entity.RouteLine import com.xtd.example.SparkOpenGIS import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset,
关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
你有没有遇到过这样的情况：需要处理文件，但又没有好的工具，或者总觉得Python操作文件太复杂，又或者不知道从哪里开始？
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
文件是计算机中用于存储数据的一种数据结构。它可以是文本文件、图像文件、音频文件、视频文件等等。文件由一系列字节组成，每个字节都有一个唯一的地址。文件可以在计算机的硬盘、固态硬盘、光盘等存储介质上存储，并且可以在需要时被读取和写入。文件通常有一个文件名和一个扩展名来标识其类型和内容。文件名是文件的主要标识符，而扩展名则指示文件的类型。例如，一个名为"document.txt"的文件，文件名是"document"，扩展名是"txt"，表示这是一个文本文件。文件可以被组织成文件夹（也称为目录）的层次结构。文件夹可以包含其他文件夹和文件，这样就形成了一个文件系统。文件系统使得我们可以方便地组织和管理大量的文件。通过文件操作，我们可以打开、创建、读取、写入、复制、移动、删除等等。文件操作是计算机程序中常见的操作之一，它使得程序能够与外部存储设备进行交互，并处理和管理数据。
readline() 方法每次只读一行，每运行一次只读一行。如果要读整个文件，需要结合循环判断文件结束。
在计算机编程中，文件操作是一项基本而重要的技能。通过文件操作，我们可以读取、创建和写入文件，从而实现对数据的有效管理和处理。无论是文本文件、图像文件还是音频文件，文件操作都是处理文件数据的关键步骤。
Python是一种流行的编程语言，它具有简洁而强大的输入输出功能，允许开发者与用户交互并显示结果。本文将介绍Python中的输入和输出方法。
Python 中的文件处理是一种功能强大且用途广泛的工具，可用于执行各种操作。但是，在编写 Python 程序时，我们需要考虑文件处理的优缺点，以确保代码安全、可靠且性能良好。
思考：计算机只能识别：0和1，那么我们丰富的文本文件是如何被计算机识别，并存储在硬盘中呢？
使用 JSON 模块将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串非常简单，只需调用 json.dumps() 函数并传递要序列化的 Python 对象即可。以下是示例代码：
所以'+'模式相当于同时具有'r'和'w'两种模式的功能,可以对文件进行读写操作。
使用python内置的open()类可以打开文本文件，向文件里面写入数据可以用write()函数，写完之后，使用close()函数就可以关闭并保存文本文件了
Broadcast 顾名思义，broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。如何实现一个可靠高效的 broadcast 机制是一个有挑战性的问题。先看看 Spark 官网上的一段话： Broadcast variables allow the programmer to keep a read-
全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。RDD在逻辑上是一个数据集，在物理上则可以分块分布在不同的机器上并发运行。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大的提升了查询速度。 在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象，甚至可以是用户自定义对象。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
在Python中，文件读写操作是一个常见的IO操作。在传统的同步IO编程中，当我们进行文件读写操作时，需要等待IO操作完成后才能继续执行下一步操作，这会导致程序的性能和并发能力下降。为了解决这个问题，Python提供了异步IO编程模型，可以实现异步文件读写操作，从而提高程序的性能和并发能力。
Python提供的文件操作相对于Java来说，确实简单方便许多。不仅操作简单，代码可读性也相对较高。然而，我们需要注意的不仅仅是文件操作的简单性，还有文件操作的各种模式。在Java中，我们并不经常使用像Python中那样的操作模式。
导读：Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎，具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库，集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
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