RowMatrix行矩陣 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import ...
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix val df Seq . , . , . , . , . , . , . , . , . .toDF c , c , c df ...
2017-07-21 10:19 0 2184 推薦指數:
RowMatrix行矩陣 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import ...
一.Spark2.0的新特性Spark讓我們引以為豪的一點就是所創建的API簡單、直觀、便於使用,Spark 2.0延續了這一傳統,並在兩個方面凸顯了優勢: 1、標准的SQL支持; 2、數據框(DataFrame)/Dataset (數據集)API的統一。 在SQL方面,我們已經對Spark ...
Spark分布式執行原理 讓代碼分布式運行是所有分布式計算框架需要解決的最基本的問題。 Spark是大數據領域中相當火熱的計算框架,在大數據分析領域有一統江湖的趨勢,網上對於Spark源碼分析的文章有很多,但是介紹Spark如何處理代碼分布式執行問題的資料少之又少,這也是我撰寫文本的目的 ...
Apache Spark是一個開源分布式運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果, 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...
產生的背景 1)MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低,時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互式計算、實時流處理等場景 2)計算框架種類多,選型難,學習成本高 批處理:MapReduce 流處理:Storm、Flink 交互式計算 ...
一、導讀 最近開始學習大數據分析,說到大數據分析,就必須提到Hadoop與Spark。要研究大數據分析,就必須安裝這兩個軟件,特此記錄一下安裝過程。Hadoop使用V2版本,Hadoop有單機、偽分布式、分布式三種部署方案,這里使用分布式部署方案。而Spark有三種部署方案:Standalone ...
Spark大數據平台有使用一段時間了,但大部分都是用於實驗而搭建起來用的,搭建過Spark完全分布式,也搭建過用於測試的偽分布式。現在是寫一遍隨筆,記錄一下曾經搭建過的環境,免得以后自己忘記了。也給和初學者以及曾經挖過坑的人用作參考。 Hive on Spark是Hive跑在Spark ...
一、JDK的安裝 JDK使用root用戶安裝 1.1 上傳安裝包並解壓 1.2 配置環境變量 1.3 驗證Java版本 二、配置配 ...