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Spark读取和存储HDFS上的数据
本篇来介绍一下通过spark来读取和hdfs上的数据，主要包含四方面的内容：将rdd写入hdfs、读取hdfs上的文件、将hdfs上的文件添加到driver、判断hdfs上文件路径是否存在。 本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时mac上安装的spark本地环境。 1、启动hadoop首先启动咱们的hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令...
基于Spark的大规模推荐系统特征工程
第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商，面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎fesql，针对ai场景支持sql接口，兼容spark 3.0同时提供高性能的native执行引擎。 本次分享题目为基于spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括：大规模推荐系统spark sql应用...
基于Spark的大规模推荐系统特征工程
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Spark 生态系统组件
而spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈，能够一站式解决类似场景的问题。 正是spark这个生态系统实现了“one stack to rule them all”目标。 本文选自《图解spark：核心技术与案例实战》spark 生态系统以spark core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、hdfs、amazon s3、alluxio 和nosql 等...
深入浅出Spark：存储系统
作者 | 吴磊策划 | 陈思 专题介绍:2009 年，spark 诞生于加州大学伯克利分校的 amp实验室（the algorithms, machines and people lab），并于 2010 年开源。 2013 年，spark 捐献给阿帕奇软件基金会（apache software foundation），并于 2014 年成为 apache 顶级项目。 如今，十年光景已过，spark 成为了大大小小...
【推荐系统算法实战】 Spark ：大数据处理框架
tachyon：以内存为中心高容错的的分布式文件系统。 spark结构设计spark运行架构包括集群资源管理器（cluster manager）、运行作业任务的工作节点（worker node）、每个应用的任务控制节点（driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（executor）。 其中，集群资源管理器可以是spark自带的资源管理器...
Spark开发指南
读取文件时的一些注意点：如果使用本地文件系统，必须确保每个节点都能自己节点的此路径下访问相同的文件。 可以将文件复制到所有的worker上或者使用网 络共享文件系统。 spark所有的文件输入方法，包括textfile,支持文件夹，压缩文件和通配符。 比如你可以使用textfile(mydirectory),textfile(mydirectory.txt)和 ...
基于 Spark 的数据分析实践
可左右滑动查看代码以文本文件创建val rdd:rdd = sc.textfile(“hdfs:pathfilename”)可左右滑动查看代码spark rdd partition分区划分? 新版本的 hadoop 已经把 blocksize 改为 128m，也就是说每个分区处理的数据量更大。 spark 读取文件分区的核心原理本质上，spark 是利用了 hadoop 的底层对数据进行分区的 api...
Spark简介
前面也提到过，在命令行下，sparkcontext会自动创建好，并重命名为sc，所以下面可以直接使用sc来进行操作。 3. 读取spark根目录下reamde.md中出现spark这个单词的行数为了完成这个任务，我们首先读取readme.md作为rdd数据。 还记得rdd吗？ 这是spark默认的处理类型，默认就是分布式存储的。 读取本地文本文件使用text...
大数据入门与实战-Spark上手
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...spark部署有三种方式，如下所述。 独立 - sparkstandalone部署意味着spark占据了hdfs（hadoop分布式文件系统）之上的位置，并且明确地为hdfs分配了空间...
初识Spark
spark 可以运行在各种平台之上，例如可以运行在：hadoop, mesos, kubernetes,standalone等平台上，或者运行在 cloud上。 并且能访问各种数据源，包括hdfs, cassandra, hbase 以及 s3等。 ?spark官网地址： http: spark.apache.org ----spark与hadoop深入对比spark的生态系统简称bdas。 如下图： ? hadoop生态圈对比...
go 读取文件
对于循环的每一次迭代，内部文件指针被更新。 当下一次读取发生时，从文件指针偏移开始的数据返回到缓冲区的大小。 所有读取读取调用在内部翻译成系统调用...读取整个文件目录如果你有大文件，不要运行这个脚本filelist, err := ioutil.readdir(.)if err ! = nil { log.fatal(err)} for _, fileinfo := range file...
Hadoop与Spark关系
使用到了saprk分析引擎和hadoop的hdfs文件系统，在了解的过程中产生了关于hadoop与spark的关系是什么样的疑问，在此简单的整理一下 一：介绍1:spark apache spark is a unified analytics engine for large-scale dataprocessing. 这是官网上的一句话，意思就是“spark是大规模数据处理的统一分析引擎”，是专为大...
深入浅出Spark（三）：Spark调度系统之“权力的游戏”
作者 | 吴磊策划 | 陈思专题介绍：2009 年，spark 诞生于加州大学伯克利分校的 amp实验室（the algorithms, machines and people lab），并于 2010 年开源。 2013 年，spark 捐献给阿帕奇软件基金会（apache software foundation），并于 2014 年成为 apache 顶级项目。 如今，十年光景已过，spark 成为了大大小小...
Spark学习笔记
使用sparksession对象创建dataframe spark.createdataframe方式3：直接读取格式化的文件（json,csvshuffle 和 stageshuffle 是划分 dag 中 stage...spark 的整个生态系统成为 伯克利数据分析栈(bdas),在核心框架 spark 的基础上,主要提供四个范畴的计算框架:? spark sql: 提供了类 sql 的查询,返回 spark...
Hello Spark! | Spark，从入门到精通
甚至 tachyon、mesos 等大数据处理的统一平台，或者称为 spark 生态。? 图 1 发展至今，spark 已不仅仅是 mapreduce 的替换方案，它已经发出成了一个包含众多子项目的 spark 生态。 如图 1 所示，spark 生态可分为四层：数据存储层，以 hdfs 、tachyon 为代表的一些分布式文件存储系统或各种数据库； 资源管理层...
Spark内存调优
欢迎您关注《大数据成神之路》? 一、概述spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。 理解 spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 spark 应用程序和进行性能调优。 本文旨在梳理出 spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。 本文中阐述...
基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
alluxio和spark缓存用户使用alluxio存储spark dataframe非常简单：通过spark dataframe write api将dataframe作为一个文件写入alluxio。 通常的做法是使用df.write.parquet()将dataframe写成parquet文件。 在dataframe对应的parquet文件被写入alluxio后，在spark中可以使用sqlcontext.read.parquet()读取。 为了分析...
深入浅出理解 Spark：环境部署与工作原理
除了提交 python 程序外，spark-submit 还可以提交打包好的java、scala程序，可以执行spark-submit --help看具体用法。 spark 配置文件说明 在下载下来的spark-2. 4. 3-bin-hadoop2.7.tgz中，conf 目录下会默认存在这几个文件，均为 spark 的配置示例模板文件： ? 这些模板文件，均不会被 spark 读取，需要将...
Spark 之旅：大数据产品的一种测试方法与实现
技术细节看过我之前3篇文章的同学应该都知道rdd是什么了，rdd是spark的分布式数据结构。 我们刚才说的一份数据被spark读取后会就生成一个rdd，当然rdd就...让使用者以为自己在操作的是一个文件，而不是很多个文件。 这是hdfs这种分布式文件系统的存储方式。 而各种分布式计算框架， 比如hadoop的mapreduce，或者...
