问题描述 在ec2上测试spark的graphx图处理的可扩展性(scalability),用1,2,4,8和16个结点(workers)测试.发现完全没有体现加速(speedup).请问是否有人有这方面的经验?算法使用graphx的pagerank.http://ask.csdn.net/questions/233980 解决方案 解决方案二:节点多了,partition个数也设大了没?解决方案三:引用1楼coding_hello的回复: 节点多了,partition个数也设大了没? grap

问题描述 spark graphx框架下怎样求两点间最短路径的条数 我使用spark的graphx图计算框架,现在要求一个图中所有节点对的最短路径条数, graphx下的pregel迭代貌似使用的是类迪杰斯特拉算法,要求最短路径长度很容易, 但是要求条数,我实在是想不出来怎么求,希望各位大神解答,最好能有源码,实在 没有,有思路也可以,万分感谢!!!

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 PageRankExam

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt

随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务.目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值.为此,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则.知识,并基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断.处方.用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度.   二.Hadoop&Spark  目前大数据处理领域的框架有很多.   从计算的角度上看,主要有MapRed

关于分享者 曹龙,花名封神,专注在大数据领域,6年分布式引擎研发经验.先后研发上万台Hadoop.ODPS集群.先后负责阿里YARN.Spark及自主研发内存计算引擎.目前为广大公共云用户提供专业的Hadoop服务,即:E-mapreduce产品. 演讲内容架构 数据处理技术介绍 Spark 介绍 Spark Plus Spark 应用场景 Spark 在云上 Spark 常见的问题 E-MapReduce大数据平台 演讲主要内容 大数据通常自上而下分为大数据产品.数据治理/作业生命周期.作业管

本文主要记录 CDH5 集群中 Spark 集群模式的安装过程配置过程并测试 Spark 的一些基本使用方法. 安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.5 Hadoop 版本:cdh-5.4.0 Spark 版本:cdh5-1.3.0_5.4.0 关于 yum 源的配置以及 Hadoop 集群的安装,请参考 使用yum安装CDH Hadoop集群. 1. 安装 首先查看 Spark 相关的包有哪些: $ yum list |grep spark spark-core.noarch 1.3.0

Spark架构与集群环境 本章首先介绍Spark大数据处理框架的基本概念,然后介绍Spark生态系统的主要组成部分,包括Spark SQL.Spark Streaming.MLlib和GraphX,接着简要描述了Spark的架构,便于读者认识和把握,最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法. 1.1 Spark概述与架构 随着互联网规模的爆发式增长,不断增加的数据量要求应用程序能够延伸到更大的集群中去计算.与单台机器计算不同,集群计算引发了几个关键问题,如集群计算资源的共享

随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务.目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值.为此 ,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则.知识,并 基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断.处方.用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度. 二.Hadoop&Spark 目前大数据处理领域的框架有很多. 从计算的角度上看,主要有MapReduce