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- 通过讲解大数据概述、技术栈、数据处理与分析、开发工具、开发流程等内容,结合示例,帮助王子入门大数据开发。 本示例展示了如何使用Apache Spark进行数据处理和机器学习。通过读取CSV文件,对数据进行清洗和特征转换,再利用Spark MLlib库中的逻辑回归算法进行模型训练。最终,对模型进行评估并输出预测结果。这一流程体现了Spark在大数据处理方面的优势,以及MLlib库在机器学习领域的便捷性。此示例为初学者提供了一个快速上手Spark数据处理和机器学习的实践指南,也为有经验的开发者提供了参考和灵感。通过这一实例,读者可以更加深入地理解Spark在数据处理和机器学习方面的应用。 详细描述了使用Hive进行数据分析的基本步骤,包括创建Hive表、加载数据、编写和执行查询语句,以及查看和分析查询结果。它提供了具体的SQL示例,如创建用户表、加载CSV文件数据、执行各种查询操作(如筛选、统计、分组等),并指出了在实际操作中需要注意的事项,如确保Hive服务启动、连接Hive客户端、修改路径和文件名,以及根据权限和策略执行加载数据命令。同时,也提到了Hive与Spark等工具的集成可0 34浏览免费
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- 目 录 摘 要 Abstract 第一章 绪论 1.1 选题背景 1.2 选题意义 1.3 研究内容 第二章 相关技术介绍 2.1 Java语言 2.2 SpringBoot技术 2.3 Mysql数据库 第三章 系统分析 3.1可行性分析 3.1.1 法律可行性 3.1.2 经济可行性 3.1.3 技术可行性 3.2 需求分析 3.2.1非功能性需求 3.2.2功能需求 3.3 系统用例 3.3.1 会员功能需求 3.3.2 管理员功能需求 第四章 系统设计 4.1系统详细设计 4.1.1功能设计 4.2.2电影推荐设计 4.2 数据库设计 4.2.1逻辑结构设计 4.2.2物理结构设计 第五章 系统实现 5.1 运行环境 5.2 电影院管理功能实现 5.2.1管理员登录 5.2.2管理主界面 5.2.3电影类型管理 5.2.3电影管理 5.2.4用户管理 5.2.5电影评分管理 5.3 前台用户功能实现 5.3.1会员注册 5.3.2会员登录 5.3.3电影查看 5.3.4电影推荐 第六章 系统测试 6.1 测试说明 6.2 功能测试 6.3 测试说明 总结 参考文献 谢 辞5 67浏览¥ 69.90
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- 随着实时大数据应用越来越多,Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的Job将中间输出和结果存储在HDFS中,读写HDFS造成磁盘IO成为瓶颈。Spark允许将中间输出和结果存储在内存中,节省了大量的磁盘IO。同时Spark自身的DAG执行引擎也支持数据在内存中的计算。Spark官网声称性能比Hadoop快100倍。即便是内存不足需要磁盘IO,其速度也是Hadoop的10倍以上。0 89浏览会员免费
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- 目录 摘 要. 1 绪论. 1.1选题背景意义. 1.2国内外研究现状. 1.2.1国内研究现状. 1.2.2国外研究现状. 1.3研究内容. 2 网上手机商城网站相关技术. 2.1.NET框架. 2.2Access数据库. 2.3 JavaScript技术. 3网上手机商城网站分析与设计. 3.1网上手机商城网站性能分析 3.1.1可靠性. 3.1.2.易用性. 3.1.3安全性. 3.2网上手机商城网站功能设计. 3.2.1登录注册. 3.2.2商品模块. 3.2.3订单支付模块. 3.2.4网上手机商城车模块. 3.2.5个人中心模块. 3.3数据库设计. 4 网上手机商城网站功能实现. 4.1首页界面. 4.2商品详情. 4.3网上手机商城车. 4.4订单支付. 4.5个人中心. 5 网上手机商城网站测试. 5.1测试方法. 5.2功能测试用例. 5.3安全测试. 5.4可用性测试. 5.5测试结论. 6 总结与展望. 6.1总结. 6.2展望. 参考文献.5 138浏览¥ 109.90
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- Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架,它基于同一个Flink流式执行模型(streaming execution model),能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同, 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。比较典型的有:实现批处理的开源方案有MapReduce、Spark;实现流处理的开源方案有Storm;Spark的Streaming 其实本质上也是微批处理。 Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。0 98浏览免费
- 使用pySpark RDD实现这些内容该系总共有多少学生;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 2)该系共开设了多少门课程;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 3)Tom同学的总成绩平均分是多少;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 4)求每名同学的选修的课程门数;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 5)该系DataBase课程共有多少人选修;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 6)各门课程的平均分是多少;(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 7)使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。(10分) 实现代码: 实现过程及结果: 2编写独立应用程序实现数据去重(15分) 要求:对于两个输入文件A.txt和B.txt,编写Spark独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件C.txt。 实现代码: 结果截图:5 748浏览¥ 34.90
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- 大数据技术实践之基于Spark的词频统计; 通过在VirtualBox虚拟机中安装Spark应用程序,并完成实验环境的搭建,在这些工作顺利完成后就启动spark-shell,执行相关的shell命令,同时导入需要操作的文档进行操作; 技术/算法介绍:针对所使用的大数据技术(如MapReduce、Spark、HBase等)进行深入介绍。0 464浏览会员免费
- 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试题 大数据Spark面试题 大数据Kakfa面试0 193浏览免费
- 近几年在大数据领域 Spark 还是比较火的,它可以快速计算大量数据,TB 甚至 PB 级别,因为它是基于内存的计算,比 MapReduce 更快,更灵活。 不过 Spark 使用的不好,也会很慢,平时在使用的时候需要特别了解 Spark 的各项组件,参数调优等,否则很容易就造成数据倾斜。 里面有 Spark 的部署方式,spark core、spark sql、spark streaming 等组件的各种面试题,包括但不限于宽窄依赖、缓存、数据广播、shuffle以及数据倾斜的查看和解决方式等等 对于大数据(离线、在线)面试的同学还是很有帮助的5 692浏览会员免费
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- 1、实验环境: 设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6 处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统 Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统 ubuntukylin-16.04 Hadoop 版本 3.1.3 JDK 版本 1.8 Java IDE:Eclipse 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入 2、实验内容与完成情况: 1. 安装hadoop和spark。 将下载好的安装包解压至固定路径并安装 使用命令./bin/spark-shell启动spark 图2启动spark 2. Spark读取文件系统的数据 (1) 在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”,然后统计出文件的行数; 图3 spark统计行数 (2) 在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”(0 5729浏览会员免费
- Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。0 86浏览会员免费
- hadoop大小:65MB自学资料,sparkcore自学资料,sparkcore0 50浏览会员免费
- Databricks是Spark 的商业化公司,致力于提供基于 Spark 的云服务,可用于数据集成,数据管道等任务。0 235浏览会员免费
- hadoop大小:7MB一、实验目的 1. 理解Spark编程思想; 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序; 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark基础知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 1:local模式启动 2:登录master服务器,在集群模式下启动 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)从本地文件系统中加载数据 (7)从分布式文件系统HDFS中加载数据 (8)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Driver中一个已经存在的数组上创建RDD。 (9)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Drive (二)spark运行wordcount程序一、实验目的 1. 理解Spark编程思想; 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序; 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark基础知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 1:local模式启动 2:登录master服务器,在集群模式下启动 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)从本地文件系统中加载数据 (7)从分布式文件系统HDFS中加载数据 (8)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Driver中一个已经存在的数组上创建RDD。 (9)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Drive (二)spark运行wordcount程序5 919浏览¥ 5.90
- hadoop大小:10MB一、实验目的 1.理解Spark Streaming的工作流程。 2.理解Spark Streaming的工作原理。 3.学会使用Spark Streaming处理流式数据。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark Streaming处理套接字流 1:编写处理套接字流的java程序代码 2:导入缺失的jar包 3:把java程序导出为jar包 4:start-all.sh,启动所有进程,并查看情况 5:启动Spark分布式集群并查看信息 6:启动9999端口 7:切换到jar包所在路径 8:提交程序到spark集群上运行 9:监测端口内容,每隔10秒钟输出一次,当有内容出现的时候,单词计数输出内容 10:退出监测,Ctrl+Z,但是这样并没有完全退出监测,到http://localhost:8080/里杀死该任务,也可以使用Ctrl+C完全退出 (二)Spark Streaming处理RDD队列流 (三)Spark Streaming处理文件流一、实验目的 1.理解Spark Streaming的工作流程。 2.理解Spark Streaming的工作原理。 3.学会使用Spark Streaming处理流式数据。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark Streaming处理套接字流 1:编写处理套接字流的java程序代码 2:导入缺失的jar包 3:把java程序导出为jar包 4:start-all.sh,启动所有进程,并查看情况 5:启动Spark分布式集群并查看信息 6:启动9999端口 7:切换到jar包所在路径 8:提交程序到spark集群上运行 9:监测端口内容,每隔10秒钟输出一次,当有内容出现的时候,单词计数输出内容 10:退出监测,Ctrl+Z,但是这样并没有完全退出监测,到http://localhost:8080/里杀死该任务,也可以使用Ctrl+C完全退出 (二)Spark Streaming处理RDD队列流 (三)Spark Streaming处理文件流5 455浏览¥ 4.90
- hadoop大小:10MB一、实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法; (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法; (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据。 (4)java程序实现SparkSQL 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)SparkSQL的基本知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)进入/spark/examples/src/main/resources目录,查看该目录下的内容 (7)查看people.json和employees.json的内容 (8)读取people.json、employees.json,创建DataFrame一、实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法; (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法; (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据。 (4)java程序实现SparkSQL 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)SparkSQL的基本知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)进入/spark/examples/src/main/resources目录,查看该目录下的内容 (7)查看people.json和employees.json的内容 (8)读取people.json、employees.json,创建DataFrame5 374浏览¥ 5.90
- 基于Spark的Web文本挖掘系统的研究与实现0 80浏览¥ 14.90
- 1. 训练要点 (1) 使用socket连接方式获取数据源。 (2) DStream的转换操作。 2. 需求说明 从一台服务器的8888端口上收到一个以换行符为分隔符的多行文本,要从中筛选出包含单词error的记录,并把它打印出来。 3. 实现步骤 (1) 启动Spark独立集群模式并启动spark-shell。 spark-shell –master local[2]5 257浏览¥ 11.90