摘要：
Overview Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data s 阅读全文
posted @ 2017-11-13 10:55 打杂滴 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月13日
2017年11月9日
摘要：
scala> val text=spark.read.textFile("/tmp/20171024/tian.txt")text: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] scala> text.countres0: Long 阅读全文
posted @ 2017-11-09 18:03 打杂滴 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月8日
摘要：
2017-11-09注释：IntelliJ IDEA 2017.2.5 x64 等新版本会安装maven，为了有好的体验 建议在安装目录找到IntelliJ IDEA 2017.2.5\plugins\maven\lib\maven3\conf目录设置 <localRepository>D:\合适的 阅读全文
posted @ 2017-11-08 10:51 打杂滴 阅读(222) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月7日
摘要：
http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html The first thing a Spark program must do is to create a SparkContext object, which tells 阅读全文
posted @ 2017-11-07 17:47 打杂滴 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月6日
摘要：
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模 阅读全文
posted @ 2017-11-06 14:32 打杂滴 阅读(454) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
1.下载 wget https://github.com/sbt/sbt/releases/download/v0.13.15/sbt-0.13.15.tgz 2.安装 tar -zxvf sbt-0.13.15.tgz -C /root/scala/sbt 3.在/root/scala/sbt目录 阅读全文
posted @ 2017-11-06 11:57 打杂滴 阅读(1395) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月3日
摘要：
find命令查找某些文件并将其拷贝到指定目录 [root@host lib]# find -name "*hbase*.jar" |xargs -i cp {} /root/aaa/[root@host lib]# find /root/hbase-2.0.0/lib -name "*hbase*. 阅读全文
posted @ 2017-11-03 16:29 打杂滴 阅读(207) 评论(0) 推荐(0)
2017年11月2日
摘要：
1. 连接mysql 首先需要把mysql-connector-java-5.1.39.jar 拷贝到 spark 的jars目录里面； scala> import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.SQLConte 阅读全文
posted @ 2017-11-02 16:28 打杂滴 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
2017年10月27日
摘要：
spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件； scala> val lines=sc.te 阅读全文
posted @ 2017-10-27 15:11 打杂滴 阅读(2630) 评论(0) 推荐(0)
2017年10月18日
摘要：
combineByKey( createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) combineByKey() 是最为常用的基于键进行聚合的函数。大多数基于键聚合的函数都是用它实现的,如 groupByKey,reduceByKey等等。和agg 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:05 打杂滴 阅读(317) 评论(0) 推荐(0)
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