本课程是Scala语言的入门课程，面向没有或仅有少量编程语言基础的同学，当然，具有一定的Java或C、C++语言基础将有助于本课程的学习。在本课程内，将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用，而不在于其是如何具体实现，通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。 此视频保证可以全部浏览，百度网盘 w397090770 10年前 (2015-03-21) 21938℃ 6评论46喜欢
使用用户设置好的聚合函数对每个Key中的Value进行组合(combine)。可以将输入类型为RDD[(K, V)]转成成RDD[(K, C)]。函数原型[code lang="scala"]def combineByKey[C](createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C) : RDD[(K, C)]def combineByKey[C](createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitio w397090770 10年前 (2015-03-19) 22586℃ 0评论23喜欢
在本博客的《Spark将计算结果写入到Mysql中》文章介绍了如果将Spark计算后的RDD最终 写入到Mysql等关系型数据库中，但是这些写操作都是自己实现的，弄起来有点麻烦。不过值得高兴的是，前几天发布的Spark 1.3.0已经内置了读写关系型数据库的方法，我们可以直接在代码里面调用。 Spark 1.3.0中对数据库写操作是通过DataFrame类 w397090770 10年前 (2015-03-17) 13566℃ 6评论16喜欢
功能和collect函数类似。该函数用于Pair RDD，最终返回Map类型的结果。官方文档说明：Return the key-value pairs in this RDD to the master as a Map.Warning: this doesn't return a multimap (so if you have multiple values to the same key, only one value per key is preserved in the map returned)函数原型[code lang="scala"]def collectAsMap(): Map[K, V][/code]实例[code lang="scala w397090770 10年前 (2015-03-16) 16548℃ 0评论18喜欢
美国时间2015年3月13日Apache Spark 1.3.0正式发布，Spark 1.3.0是1.X版本线上的第四个版本，这个版本引入了DataFrame API，并且Spark SQL已经从alpha工程毕业了。Spark core引擎可用性也有所提升,另外MLlib和Spark Stream也有所扩展。Spark 1.3有来自60个机构的174魏贡献者带来的1000多个patch。Spark Core Spark 1.3中的Core模块的可用性得到了提升。 w397090770 10年前 (2015-03-14) 4512℃ 1评论3喜欢
Storm和Spark Streaming两个都是分布式流处理的开源框架。但是这两者之间的区别还是很大的，正如你将要在下文看到的。处理模型以及延迟 虽然两框架都提供了可扩展性(scalability)和可容错性(fault tolerance)，但是它们的处理模型从根本上说是不一样的。Storm可以实现亚秒级时延的处理，而每次只处理一条event，而Spark Streaming w397090770 10年前 (2015-03-12) 16689℃ 1评论6喜欢
将RDD转成Scala数组，并返回。函数原型[code lang="scala"]def collect(): Array[T]def collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U]): RDD[U][/code] collect函数的定义有两种，我们最常用的是第一个。第二个函数需要我们提供一个标准的偏函数，然后保存符合的元素到MappedRDD中。实例[code lang="scala"]/** * User: 过往记忆 * Date: 15-03-11 * Ti w397090770 10年前 (2015-03-11) 29888℃ 0评论22喜欢
在本博客的《Hadoop多文件输出：MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(一)》《Hadoop多文件输出：MultipleOutputFormat和MultipleOutputs深究(二)》两篇文章中我介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的不同将属于不同的类型记录写到不同的文件中。在里面用到了MultipleOutputFormat这个类。 因为Spark内部写文件方式其实调用的都是Hadoop那一套东 w397090770 10年前 (2015-03-11) 21012℃ 19评论17喜欢
将多个RDD中同一个Key对应的Value组合到一起。函数原型[code lang="scala"]def cogroup[W1, W2, W3](other1: RDD[(K, W1)], other2: RDD[(K, W2)], other3: RDD[(K, W3)], partitioner: Partitioner) : RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W1], Iterable[W2], Iterable[W3]))] def cogroup[W1, W2, W3](other1: RDD[(K, W1)], other2: RDD[(K, W2)], other3: RDD[(K, W3)], numPartitions: Int) : RDD[(K w397090770 10年前 (2015-03-10) 17572℃ 0评论17喜欢
建议用Spark 1.3.0提供的写关系型数据库的方法，参见《Spark RDD写入RMDB(Mysql)方法二》。 在《Spark与Mysql(JdbcRDD)整合开发》文章中我们介绍了如何通过Spark读取Mysql中的数据，当时写那篇文章的时候，Spark还未提供通过Java来使用JdbcRDD的API，不过目前的Spark提供了Java使用JdbcRDD的API。 今天主要来谈谈如果将Spark计算的结果 w397090770 10年前 (2015-03-10) 36945℃ 5评论33喜欢
