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搜索关键字:spark streaming动手实战    ( 7001个结果
sparkSQL1.1入门之一:为什么sparkSQL
2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布。笔者立即下载、编译、部署了Spark1.1.0。关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 。       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),...
分类:数据库   时间:2014-09-15 10:05:48    阅读次数:306
Spark SQL UDF
目前 Spark SQL 不支持自定义UDF ,底层 SQL 引擎用的 catalyst 。 在SqlContext 中 有一个 Analyzer @transient   protected[sql] lazy val analyzer: Analyzer =     new Analyzer(catalog, Em...
分类:数据库   时间:2014-09-13 22:50:26    阅读次数:339
SparkSQL使用之JDBC代码访问Thrift JDBC Server
启动ThriftJDBCServer:cd $SPARK_HOME/sbinstart-thriftserver.sh &使用jdbc访问ThriftJDBCServer代码段:package com.luogankun.spark.sqlimport java.sql.DriverManageri...
分类:数据库   时间:2014-09-13 18:42:05    阅读次数:497
SparkSQL使用之Thrift JDBC server
Thrift JDBC Server描述Thrift JDBC Server使用的是HIVE0.12的HiveServer2实现。能够使用Spark或者hive0.12版本的beeline脚本与JDBC Server进行交互使用。Thrift JDBC Server默认监听端口是10000。使用Th...
分类:数据库   时间:2014-09-13 18:30:55    阅读次数:468
SparkSQL使用之Spark SQL CLI
Spark SQL CLI的引入使得在SparkSQL中通过hive metastore就可以直接对hive进行查询更加方便;当前版本中还不能使用Spark SQL CLI与ThriftServer进行交互。注意:在使用Spark SQL CLI时需要将hive-site.xml配置文件拷贝到$SP...
分类:数据库   时间:2014-09-13 17:10:25    阅读次数:512
王家林最受欢迎的一站式云计算大数据和移动互联网解决方案课程 V4之决胜大数据时代:Hadoop&Yarn&Mahout&Spark企业级最佳实践
Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念、机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容。 工业和信息化部电信研究院于2014年5月发布的“大数据白皮书”中指出:“2012 年美国联邦政府就在全球率先推出“大数据行动计划(Big data initiative)...
分类:移动开发   时间:2014-09-13 17:10:15    阅读次数:379
王家林最受欢迎的一站式云计算大数据和移动互联网解决方案课程 V4之Hadoop大数据时代:Hadoop&YarnSpark企业级最佳实践 -0905
Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术,也是大数据处理的核心技术,是每个云计算大数据工程师必修课。大数据时代的精髓技术在于Hadoop、Yarn、Spark,是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容。Hadoop、Yarn、Spark是Yahoo!、阿里淘宝...
分类:移动开发   时间:2014-09-13 17:03:45    阅读次数:328
spark1.1的部署、sparksql CLI、sparksql-jdbc运用
SparkSql实际运用:在spark0.9.x中不支持jdbc操作,spark1.1会加入jdbc支持 版本说明:spark-1.1.0+scala-2.10.4+hive-0.12.0 spark1.1的发布正式版:2014/9/11 1、增加start-thriftserver.sh 服务启动,通过jdbc/odbc直接连接 bin/start-thriftser...
分类:数据库   时间:2014-09-13 09:25:24    阅读次数:329
聚类算法总结
最近要在spark上做一个聚类的项目,数据规模和类的数目都比较大。因此总结了一下常见的聚类算法。最终选择mini-batch kmeans,并使用kmeans++来初始化类中心。这样算法的执行速度比较快,而且效果相对靠谱。...
分类:其他好文   时间:2014-09-13 00:51:24    阅读次数:420
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