Hadoop大数据平台实战(04)：Ubuntu 18.04实战安装Spark大数据引擎并统计字符-低调大师

Hadoop大数据平台实战(04)：Ubuntu 18.04实战安装Spark大数据引擎并统计字符

2019-04-08 737

Spark是一个开源的高性能大数据分析引擎，在Hadoop生态系统中非常的重要组成部分，主要的作用就是分析处理大数据，Spark在大数据生态中的作用是替代之前的mapreduce引擎。Spark的性能测试表名将大数据分析处理的性能提高了100倍。Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流数据的高性能分析处理。
Spark可以使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写大数据应用程序。Spark提供80多个高级操作符，可以轻松构建并行应用程序。这也是我们为什么要学习Spark的原因。
1、大数据分析引擎Spark介绍
Apache Spark是高性能开源大数据分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰

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基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化

# 0 相关源码 1 数据可视化的作用及常用方法 1.1 为什么要数据可视化 1.1.1 何为数据可视化? ◆ 将数据以图形图像的形式展现出来 ◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受 1.1.2 数据可视化的好处 ◆ 便于人们发现与理解数据蕴含的信息 ◆ 便于人们进行讨论 1.2 数据可视化的常用方法 ◆ 对于web应用,一般使用echarts,hightcharts,d3.js等 ◆ 对于数据分析利器python , 使用matplotlib等可视化库 ◆ 对于非码农的数据分析员, 一般使用excel等 2 初识Echarts ◆ echarts是由百度开源的JS数据可视化库,底层依赖ZRender渲染 ◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts. ◆ echarts 提供的图表很丰富 ,我们只需使

2019-04-09

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一、原理根据前面介绍的datax原理，数据传输主要包括两部分：1）切分task；2）task调度执行二、如何切分task 根据不同的数据源可以有不同的切分方式（目标端进行适配），几种常见的切分方式 1）mysql：如果是分库分表，可以按照单表切分成一个task；如果是单表，可以根据主键的区间值切分（参考datax的splitKey） 2）hbase：根据region的rowkey进行切分 3）文件：一个文件一个task，如果单文件可以切分（如orc文件），可以一个文件多个task 4）kafka：可以按照partition进行切分 5）其他的可以参考datax里面的reader插件三、如何进行task调度执行在datax里面，task的调度分成了两级，首先将task分配到不同的taskGroup，然后每个taskGroup里面有5个不同的线程去消费task，这种分配策略和分布式调度策略有相似之处。以Yarn为例，分配一个AM作为调度节点，每个container作为执行节点即可将datax移植到分布式的执行引擎上面，具体设计可以参考下图四、上述实现方式即可以是mapreduce...

2019-04-09

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Spring

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。

Rocky Linux

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。