在E-MapReduce集群内运行Spark GraphX作业-低调大师

在E-MapReduce集群内运行Spark GraphX作业

2017-07-23 607

Spark GraphX是一个比较流行的图计算框架，如果你使用了阿里云的E-MapReduce服务，可以很方便的运行图计算的作业。

下面以PageRank为例，看看如何运行GraphX作业。这个例子来自Spark官方的example（examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/graphx/PageRankExample.scala），直接调用GraphOps的pageRank方法，计算出ranks：

object PageRankExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Creates a SparkSession.
    val spark = SparkSession
      .builder

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为什么数据分析师是2017年的重大人才缺口？

数据正在为企业创造前所未有的增长和盈利机遇。在过去十年里，先进的数据技术和强大的分析工具使企业经营者能够从他们的数据资产中获益匪浅，但他们大多只是触及数据潜力的皮毛，而数据科学让企业可以前所未有地充分利用那种潜力。麦肯锡（McKinsey）在2013年发布的一份特别报告预测，全球商界会在接下来的十年里感受到数据科学人才严重匮乏的痛苦，尤其是缺少能够从大量静态和动态（实时）数据中提取有优势情报的“150万名分析师”。这一预测正在成为现实，要让企业和高等教育机构认识到数据管理的重要性，一个比较重要的措施是让整个行业能够通过一些就在几年前还不那么了解的方式来解决人才缺口。数据科学行业将在2017年继续面临剧变，但也会带来更多的增长和更多的可能性。数据科学的力量想知道数据科学为什么对企业成功至关重要，必须了解以下几个先决条件：数据科学能够在必要的时候和必要的地方，为企业问题提供准确的解决方案。数据科学能够帮助企业作出更好的商业决策，并准确评估这些决策的影响。《哈佛商业评论》的调查显示，如果企业依靠数据来做决定，其利润通常比同行高出6％。相比人类的直觉和经验，数据科学能够更加准...

2017-07-24

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一，前面的话表和列的统计信息对CBO的结果有着极大地影响，能够高效和准确的收集统计信息是极其重要的。但高效和准确是矛盾的，更准确的统计信息往往需要更多的计算，我们能做的是在高效和准确之间找到更好的平衡。接下来的内容是关于目前在ComputeColStats中用的一些近似算法。二，收集的内容目前针对列主要会收集以下统计信息：cntRows ：　列中总数据个数，包括nulll值avgColLen ：列的平均长度maxColLEN ：列的最大长度minValue ：列的最小值maxValue ：列的最大值numNulls ：列中null值个数numFalses ：如果boolean型，false值的个数numTrues ：如果boolean型，true值的个数countDistinct ：不同值的个数topK ：topk值的个数，数据倾

2017-07-24

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。