其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。这个结构与Java的集合体系非常相似。
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例:统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括:Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trait。这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的,其中可变集合就是说,集合的元素可以动态修改,而不可变集合的元素在初始化之后,就无法修改了。分别对应scala.collection.m
1.集合操作练习 //创建一个List val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 lst0.map(x => x*10 ) OR lst0.map(_*10 ) //将lst0中的偶数取出来生成一个新的集合 lst0.filter(x => x%2==0) lst0.filter(x => x%2==0).map(_*5) //将lst0排序后生成一个新的集合 lst0.sorted lst0.sortBy(x => x
问题导读 1.读取日志的过程中,发生异常本文是如何解决的? 2.读取后,如何过滤异常的记录? 3.如何实现统计点击最高的记录? 日志分析实战之清洗日志小实例5:实现获取不能访问url http
5、设置一个映射,其中包含你想要的一些装备,以及它们的价格。然后根据这个映射构建另一个新映射,采用同一组键,但是价格上打9折。
上面两篇大部分介绍的都是理论知识,希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作 有哪两种操作呢?分别是transformation ,action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个新的RDD。 SparkConf conf = new SparkCon
上面两篇大部分介绍的都是理论知识,希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的,如果需要处理的数据量特别的大,那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。 有哪两种操作呢?分别是transformation ,action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个
RDD中的函数有很多,不同业务需求使用不同函数进行数据处理分析,下面仅仅展示出比较常用的函数使用,更多函数在实际中使用体会,多加练习理解。
Stream 是一组用来处理数组、集合的API,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。 Java 8 中之所以费这么大的功夫引入 函数式编程 ,原因有两个:
通常使用parallelize()函数可以创建一个简单的RDD,测试用(为了方便观察结果)。
Java 8或许是 迄今为止最令人期待的Java版本,最初定于今年的9月份发布,但由于一系列的安全漏洞问题,目前已推迟到明年的3月份。
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
翻译自《big data analytics with spark》第二章Programming in Scala scala基础 虽然scala包含了面向对象编程和函数式编程的能力,但是他更侧重函数
Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言,它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作。
Scala混入特质 package com.jmy import java.util import scala.io.StdIn object ObjectDemo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { // 单例模式懒汉式 var demo: ScalaDemo = ScalaDemo.getIntance() var demo1: ScalaDemo = ScalaDemo.getIntance() println
为什么要将RDD转换为DataFrame?因为这样的话,我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据,使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下,针对HDFS中的数据,直接就可以使用SQL进行查询。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
Apache Spark是一个大数据处理引擎,与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码,Spark提供了更大的简单性。此外,由于Spark处理内存中的大多数操作,因此它通常比MapReduce更快,在每次操作之后将数据写入磁盘。
所以RDD不过是对一个函数的封装,当一个函数对数据处理完成后,我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的,后续会解释)。
3.将features和plugins两个文件夹拷贝到eclipse安装目录中的” dropins/scala”目录下。进入dropins,新建scala文件夹,将两个文件夹拷贝到“dropins/scala”下
本篇博客,Alice为大家带来关于如何在IDEA上编写Spark程序的教程。
在上一篇集合的分享中,讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作,本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala的函数 1、函数的声明 scala
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数? 2.创建DataFrame有哪些函数? 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2:SparkSession思考与总
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala语法介绍 1、语法规则 1.会将方
大数据框架(处理海量数据/处理实时流式数据) 一:以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析,往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算,分而治之 - HDFS(分布式存储数据) - Yarn(分布式资源管理和任务调度) 缺点: 磁盘,依赖性太高(io) shuffle过程,map将数据写入到本次磁盘,reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁:RDBMS(关系型数据库)- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS(关系型数据库) - HBASE 列式Nosql数据库,大数据的分布式数据库 二:以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm(Java编写) 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景: 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三:以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中(2014年递交给Apache,国内四年时间发展的非常好) 核心编程: Spark Core:RDD(弹性分布式数据集),类似于Mapreduce Spark SQL:Hive Spark Streaming:Storm 高级编程: 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象,同时也可以输出数据对象。因此,Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时,需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点,Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型,并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念,然后再逐一详细说明。 RDD:弹性分布式数据集,是Spark最核心的数据结构。有分区机制,所以可以分布式进行处理。有容错机制,通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系:RDD的依赖关系是通过各种Transformation(变换)来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种:①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖:父RDD的分区和子RDD的分区关系是:一对一。 窄依赖不会发生Shuffle,执行效率高,spark框架底层
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每一个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数,将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。 例:求平均值 Scala:
RDD是一个抽象,会记录一些信息,他并不是一个真正的集合,但可以像集合一样操作,降低了开发难度。
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来,通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
该文介绍了计算模型在处理用户评分数据中的实用性和有效性。文章首先介绍了用户评分数据的特点,然后详细阐述了计算模型在处理用户评分数据中的重要作用。最后,文章探讨了如何通过计算模型来提高用户评分数据的处理效率。
Java Stream提供了提供了串行和并行两种类型的流,保持一致的接口,提供函数式编程方式,以管道方式提供中间操作和最终执行操作,为Java语言的集合提供了现代语言提供的类似的高阶函数操作,简化和提高了Java集合的功能
有一个列表,分别包含几下文本行:"01 hadoop", "02 flume", "03 hive", "04 spark"
---- Set Set(集)是代表没有重复元素的集合。Set具备以下性质: 元素不重复 不保证插入顺序 和List正好相反, List: 元素可以重复 保证插入顺序 scala中的集也分为两种,一种是不可变集,另一种是可变集。 不可变集 定义 语法 创建一个空的不可变集,语法格式: val/var 变量名 = Set[类型]() 给定元素来创建一个不可变集,语法格式: val/var 变量名 = Set(元素1, 元素2, 元素3...) 示例一 定义一个空的不可变集 参考代码 scala> val a
Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。
官网:https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1)事件驱动型(Event-driven) 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序,它从一个或多个事件流接收事件,并通过触发计算、状态更新或外部操作对传入事件作出反应。 事件驱动应用程序是传统应用程序设计的一种发展,它具有分离的计算和数据存储层。在这种体系结构中,应用程序从远程事务数据库读取数据并将其持久化。 相反,事件驱动应用程序基于有状态流处理应用程序。在这个设计中,数据和计算被放在同一个位置,从而产生本地(内存或
流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解。
流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定?无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解。
先new -> directory 再 make directory as -> sources Root
前几天,用scala写了一个小程序。用到了flatMap函数,发现没有想象的那么简单,所以现在写下自己的体会,方便记忆。
http://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/index.html Scala课堂是Twitter启动的一系列讲座,用来帮助有经验的工程师成为高效的Scala 程序员。Scala是一种相对较新的语言,但借鉴了许多熟悉的概念。因此,课程中的讲座假设听众知道这些概念,并展示了如何在Scala中使用它们。我们发现这是一个让新工程师能够快速上手的有效方法。网站里的是伴随这些讲座的书面材料,这些文字材料本身也是很有用的。 方法 我们认为最有意义的教学方式是,不要把Scala
创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。
Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中, 每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。
Spark基本操作主要就是各种map、reduce,这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉,而且语法太精简,虽然代码量少了,但是可读性差了不少,就还是用Java来操作。
最近入职一个有趣的年轻同事,提交了大量大量的代码。翻开git记录一看,原来是用了非常多的java8的语法特性,重构了代码。用的最多的,就是map、flatMap之类的。
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象,掌握了RDD,可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助,也能提升Spark程序的编写能力。 RDD是Spark最重要的抽象,掌握了RDD,可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助,也能提升Spark程序的编写能力。 什么是RDD RDD的全称是“弹性分布式数据集”(Resilient Distributed Dataset)。首先,它是一个数据集,就像Scala语言中的Array、List、Tupl
本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍,并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化,是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述,多个Transformation算子共同组成一个数据流图。
由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有Hadoop支持的数据集,如HDFS,HBase
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