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

2017-07-23 647

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？

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2017-07-23

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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

2017-07-23

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