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电脑版红警Xià载地址(红警,电脑版)
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ip4200spark数据分析（如何使用spark做大数据分析
如何使用spark做大数据分Xī
动手实验ApacheSpark的最Hǎo方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有PythonShell和ScalaShell两种交互式Mìng令行。Kè以从这里下载ApacheSpark，下载时选择最近预编译好的版本以便能够立即运行shell。目前最新的ApacheSpark版本是..，发布时间是Nián月日。tar-xvzf~/spark-..-bin-hadoop..tgz运行PythonShellcdspark-..-bin-hadoop.在本节中不会使用PythonShell进行演示。Scala交互式命令行由Yú运行在JVM上，能够使用java库。运行ScalaShellcdspark-..-bin-hadoop.执行完上Shù命令行，你可以看到下列输出：ScalaShell欢迎信息Weleto______/__/__________//___/_/_`/__/’_//___/.__/_,_/_//_/_version../_/UsingScalaversion..(JavaHotSpot(TM)-BitServerVM,Java.._)Typeinexpressionstohavethemevaluated.Type:helpformoreinformation.//::INFOSparkContext:RunningSparkversion..下面是一些简单的练习以便帮助使用shell。也许你现在不Néng理解我们做的是什么，但在后面我们会对此进行详细分析。在ScalaShell中，执行下列操作：在Spark中使用README文件创建textFileRDDvaltextFile=sc.textFile(“README.md“)获取textFileRDD的第一个元素textFile.first()res:String=#ApacheSpark对textFileRDD中的Shù据进行过滤操作，返回所有BāoHán“Spark”关键字的行，操作完成后会返回一个新的RDD，操作完成后可以对返回的RDD的行进行计数筛选出包括Spark关键字的RDD然后进行行计数vallinesWithSpark=textFile.filter(line=》line.contains(“Spark“))linesWithSpark.count()res:Long=要找出RDDlinesWithSpark单词出现最多的行，可以使用下列操作。使用map方法，将RDD中的各行Yìng射成一个数，然后再使Yòngreduce方法找出包含单词数最多的行。找出RDDtextFile中包含Shàn词数Zuì多的行textFile.map(line=》line.split(““).size).reduce((a,b)=》if(a》b)aelseb)res:Int=返回结果表明第行单词数Zuì多。也可以引入其它java包，例如Math.max()方法，因为map和reduce方法接受scala函数字面量作为参数。在scalashell中引入Java方法importjava.lang.MathtextFile.map(line=》line.split(““).size).reduce((a,b)=》Math.max(a,b))res:Int=我们可以很容易地Jiāng数据缓存到Nèi存当中。将RDDlinesWithSpark缓存，然Hòu进行行计数linesWithSpark.cache()res:linesWithSpark.type=MapPartitionsRDDatfilterat《console》:linesWithSpark.count()res:Long=上面简要地给大家演示的了如Hè使用SparkJiāo互式命令行。弹性分布式数据集（RDDsSpark在集群中可以并行Dì执行任务，并行度由Spark中的主要组件之一——RDD决定2025年1月华为ascend p6(ip4200)。弹性分布式数据集(Resilientdistributeddata,RDD)是一种数据表示方式，RDD中的数据被分区存储在集群中（碎片化的数据存储方式，正是由于数据的分区存储使得任务Kè以并行执行。分区数量越多，并行越高。下图给出了RDD的表示：Display-EditXiǎng像每Liè均为一个分Qū（partition，你可以非常方便地将分区数据分配Jǐ集群中的各个节点。为创建RDD，可以从外部存储中读Qǔ数据，例如CóngCassandraAmazon简单存储服务（AmazonSimpleStorageServiceHDFSHuò其它Hadoop支持的输入数据格Shì中读取。也可以通过读取文件数组或JSON格式的数据来创建RDD。另一方面，如果对于应用来说，数据是本地化的，此时你仅需要使用parallelize方法便可以将Spark的特性作用于相应数据，Bìng通过ApacheSpark集群对数据进行并行化分析。为Yàn证这一点，我们使用ScalaSparkShell进行演示：
学习数Jù挖掘需不Xū要学Xíspark
学习数据挖掘是需要学习spark的。学Spark是可以帮助数据挖掘十分有效的进行，同时出于任务管道承接的考虑，当产生多个Stage，需要基于底层Wén件系统来存储每一个Stage的输出结果，而且兼容HDFSHive，可融入Hadoop的生态系统，可以弥BǔMapReduce的不足。Spark具有高效Yì用通用兼容的特性，这些特性使得计算运行速度提高上百倍，还可以查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式Shù据的高性能。同时Spark支持JavaPython和Scala的API，还支持许多种高级算法，使用户可以快速构建不Tóng的应用。可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方Fǎ。Spark可Yǐ非常方便地Yǔ其他的开源产品进行融合。关于大数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程培养学员硬Xìng的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维商Yè策略优化思维挖掘经Yíng思维算法思维预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。
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