RDD( Resilient Distributed Dataset,彈性分布式數(shù)據(jù)集),是一個容錯的、并行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以讓用戶顯式地將數(shù)據(jù)存儲到磁盤和內(nèi)存中,并且還能控制數(shù)據(jù)的分區(qū)。對于迭代式計算和交互式數(shù)據(jù)挖掘,RDD可以將中間計算的數(shù)據(jù)結(jié)果保存在內(nèi)存中,若是后面需要中間結(jié)果參與計算時,則可以直接從內(nèi)存中讀取,從而可以極大地提高計算速度。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-22 |傳智教育 |RDD特征
Scala語言可以在Windows、Linux、Mac OS等系統(tǒng)上編譯運行。由于Scala是運JVM平臺上的,所以安裝Scala之前必須配置好JDK環(huán)境(JDK版本要求不低于1.5)。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-22 |黑馬程序員 |win10下載安裝Scala,Scala環(huán)境變量配置
在Spark中,RDD是采用惰性求值,即每次調(diào)用行動算子操作,都會從頭開始計算。然而,每次調(diào)用行動算子操作,都會觸發(fā)一次從頭開始的計算,這對于迭代計算來說,代價是很大的,因為迭代計算經(jīng)常需要多次重復(fù)的使用同一組數(shù)據(jù)集,所以,為了避免重復(fù)計算的開銷,可以讓Spark對數(shù)據(jù)集進行持久化。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-22 |傳智教育 |RDD數(shù)據(jù)持久化操作,持久化機制,RDD,Spark
完成虛擬機的安裝和網(wǎng)絡(luò)配置,雖然可以正常使用,但是工作中還需要遠程操縱服務(wù)器進行各項操作,所以就需要對虛擬機實行配置遠程登錄和SSH免密登錄,進行相關(guān)操作。接下來,就分別對這兩種服務(wù)配置進行說明和詳細講解。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-22 |傳智教育 |Hadoop虛擬機,SSH服務(wù),遠程登錄虛擬機
HBase是由Java語言開發(fā)的,它對外提供了Java API的接口。接下來,通過Java API來操作HBase分布式數(shù)據(jù)庫,包括增、刪、改以及查等對數(shù)據(jù)表的操作,具體操作步驟如下: 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-22 |傳智教育 |HBase的Java API操作步驟,常見的Java API
RDD處理過程中的“轉(zhuǎn)換”操作主要用于根據(jù)已有RDD創(chuàng)建新的RDD,每一次通過Transformation算子計算后都會返回一個新RDD,供給下一個轉(zhuǎn)換算子使用。面,我們通過結(jié)合具體的示例對這些轉(zhuǎn)換算子API進行詳細講解。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-21 |傳智教育 |RDD,轉(zhuǎn)換算子,RDD數(shù)據(jù)處理
Scala于2001年由瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院(EPFL)編程方法實驗室研發(fā),它由Martin Odersky(馬丁·奧德斯基)創(chuàng)建。目前,許多公司依靠Java進行的關(guān)鍵性業(yè)務(wù)應(yīng)用已轉(zhuǎn)向或正在轉(zhuǎn)向Scala,以提高應(yīng)用程序的可擴展性和整體的可靠性,從而提高開發(fā)效率。Scala是Scalable Language的簡稱,它是一門多范式的編程語言,其設(shè)計初衷是實現(xiàn)種可擴展的語言,并集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性?;谶@個目標與設(shè)計,Scala具有以下顯著的特性。 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-21 |傳智教育 |Scala語言是什么,Scala特點
使用Scala語言開發(fā)單詞計數(shù)Spark程序,現(xiàn)有文本文件words.txt(讀者需要在本地創(chuàng)建文件并上傳至指定目錄)在HDFS中的/spark/test路徑下如果使用Spark Shell來讀取HDFS中的/spark/test/ words.txt文件,具體步驟如下: 查看全文>>
大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-12-21 |傳智教育 |Shell讀取文件,運行Spark