问题描述 Hi大家好,我目前做的一个项目想使用配置的方式来决定Spark的处理流程.理想的情况是,将Spark中调用RDD的函数,按照顺序,定义到配置文件中去.然后在Spark的程序中把这些函数拼接好,存放在字符串变量中,再通过解析器来执行这个字符串.类似Perl语言中使用eval来调用代码片段.但是在运行时,程序报错.请大神帮忙看看.非常感谢!比如:用户定义了如下步骤(wordcount例子):1)textFile("files///<file_full_path>")2

Spark安装目录 /Users/erichan/Garden/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6 基本测试 ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi MASTER=local[20] ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi scala import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark

本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第1章,第2节,作者穆罕默德·古勒(Mohammed Guller)更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. Scala编程 Scala是当前热门的现代编程语言之一.它是编程语言界的凯迪拉克.它是一门强大且优美的语言.学会了它,对你的职业生涯大有裨益. 用不同的编程语言都可以编写大数据应用程序,比如Java.Python.C++.Scala等.Hadoop本身就是用Java编写的.尽管大多数的

  本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第2章,第2.1节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 第2章 Scala编程 Scala是当前热门的现代编程语言之一.它是编程语言界的凯迪拉克.它是一门强大且优美的语言.学会了它,对你的职业生涯大有裨益. 用不同的编程语言都可以编写大数据应用程序,比如Java.Python.C++.Scala等.Hadoop本身就是用J

利用Scala语言开发Spark应用程序[转:董的博客 http://www.dongxicheng.org] Spark内核是由Scala语言开发的,因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情.如果你对Scala语言还不太熟悉,可以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习. 本文将介绍3个Scala Spark编程实例,分别是WordCount.TopK和SparkJoin,分别代表了Spark的三种

3.2 理解Spark的架构 并行化是将工作负载划分为在不同线程或不同节点上执行的子任务.下面介绍Spark实现并行化的原理,以及它如何管理子任务的执行和子任务之间的通信.3.2.1 任务调度Spark工作负载的划分由弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD)的分区数决定,这是Spark的基本抽象和管道结构.RDD是一种可并行操作的.不可变元素的分区集合.具体细节可能取决于Spark的运行模式,图3-2为Spark任务/资源调度的示意图. 图3-2 通

本讲义出自Dean Wampler在Spark Summit EU上的演讲,主要介绍了Scala在Spark上的使用,以及Scala能够在Spark上发挥的作用,并在讲义中提供在Spark上使用Scala的相关指导的网址. Scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言 .并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala与Spark的搭配可以称得上完美,Scala的两大优点:1.基于JVM,和Hadoop.YARN等集成比较容易:2.函数式编程语言,

本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第1章,第1节,作者穆罕默德·古勒(Mohammed Guller)更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 大数据技术一览 我们正处在大数据时代.数据不仅是任何组织的命脉,而且在指数级增长.今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级.挑战在于如何从数据中获取商业价值.这就是大数据相关技术想要解决的问题.因此,大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一.一些非常活跃的开源项目都与大数据

用户电影评分数据集下载 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 1) Item-Based,非个性化的,每个人看到的都一样 2) User-Based,个性化的,每个人看到的不一样 对用户的行为分析得到用户的喜好后,可以根据用户的喜好计算相似用户和物品,然后可以基于相似用户或物品进行推荐.这就是协同过滤中的两个分支了,基于用户的和基于物品的协同过滤. 在计算用户之间的相似度时,是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量,而在计算物品之间的相似度时,是将所有