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一 要求 将XML中的account number model数据提取出来,并以account number:model格式存储 XML文件数据格式 存储格式: :iFruit :Sorrento F L :iFruit 二 代码 三 函数解释 sc.wholeTextFiles directory 从HDFS中读取文本文件的目录,本地文件系统 在所有节点上可用 ,或者任何hadoop支持的文件系 ...
2018-03-07 13:03 0 1822 推荐指数:
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一、运行环境 1、python版本 2.7.13 博客代码均是这个版本2、系统环境:win7 64位系统 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下,第一个字段是原字段,后面3个是清洗出的字段,从数据库中聚合字段观察,乍一看数据比较规律,类似(币种 金额 万元)这样,我想着用sql写 ...
这学期学了一门Spark课程《大数据处理技术Spark》,把期末大作业放上来。 实验环境: (1)Linux:Ubuntu 16.04 (2)Hadoop:3.1.3 (3)Spark:2.4.0 (4)Anaconda3 (5)Jupyter Notebook (6)可视化工具:Plotly ...
流式数据处理与Spark 技术产生背景 随着信息时代的到来,数据开始急剧膨胀,业务也变得很复杂,我们每个人都是个数据源,每时每刻都在产生着数据与个性化、实时化的需求,原本的人力以及服务器已经不足以支撑数据处理平台的业务。由此,流式数据处理便应运而生。 在我们的普遍认知中,数据的价值会随着时间 ...
背景 这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇。 平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据。也就是说,我们的用户即可以 ...
有些后端返回的数据会是xml的,会有标签包住,所以不能json处理 最开始我用了很low的办法,字符串截取,分别找到第一个>最后一个<,然后以此为点进行截取,还真烦,但可行。后来发现jq可以处理,JSON.parse($(res.data)[2].innerHTML ...
在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。 Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数 ...
大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的“动手写WordCount”,今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法。 请各位看官,带着分布式的问题往下看。 分布式架构 ...