1.scala实现：数据The_Man_of_Property.txt：实现代码：结果：2.spark实现：数据：同上代码：结果：

一.Client提交模式提交命令：./spark-submit--masterspark:/ode1:7077--classorg.apache.spark.examples.SparkPi../lib/spark-examples-1.6.0-hadooop2.6.0.jar100等价【默认为client】：./spark-submit--masterspark:/ode1:7077--deplo

JAVA的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为最受欢迎的编程语言之一，很多人想进入IT行业，首选的第一门语言就是JAVA。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域，而从JAVA程序员转JAVA大数据就会有天然的优势，因为目前大数据

SparkStandaloneclusternode*--stopfirewalldsystemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalld--tarsparkcd/opttar-zxvfspark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgzcdspark-2.4.0-bin-hadoop2.7--cpapplication&applicationdataftpspark.test-1.0.jar->/o

InadditiontotheResilientDistributedDataset(RDD)interface,thesecondkindoflow-levelAPIinSparkistwotypesof“distributedsharedvariables”:broadcastvariablesandaccumulators.Thesearevariablesyoucanuseinyouruser-definedfunction

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据=编程技巧+数据结构和算法+分析能力+数据库技能+数学+机器学习+NLP+OS+密码学+并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和

 

本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学。前言：一、背景介绍二、大数据介绍正文：一、大数据相关的工作介绍二、大数据工程师的技能要求三、大数据学习规划四、持续学习很多初学者，对大数据

Hadoop大数据平台简介-CDH,HDPHadoop-1-生态圈的组件大体介绍Hadoop-2-hadoop的HA搭建hdfsHadoop-HDFS基本概念介绍(设计思路，架构，优缺点)Hadoop-HDFS四大机制和两大核心以及元数据合并Hadoop-HDFS-读写流程详解Hadoop-HDFS的shell操作mapreduceHadoop-Mapreduce的框

前言下面简单介绍一些更加深入、实用、高阶的Spark知识。1共享变量通常在向Spark传递函数时，比如实用map()函数或filter()传递条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中对应的变量

运行SparkBench测试尝试在单个服务器上进行SparkBench的测试。测试平台单台服务器测试前置条件了解并安装了Spark软件、SparkBench软件。开源项目官网安装文档测试方法采用SparkBench开源测试方案，对比目前的集群生成随机数据<Workload>/bin/gen_data.sh

一.异常情况Sparkonyarn模式下，当yarn为client的模式时没有OOM而cluster模式下出现OOM二.异常分析由于client模型没有出现OOM而cluster模式出现OOM，那么出现OOM的原因必然是Driver引起的。Driver在client模式或cluster模型运行所占用的内存是一致的，Driver运行在JVM中，JVM

 。  MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要

1、定义Spark是由Scala编写的一个实时计算系统。Spark的API包括Java、Python、R、Scala.2、功能SparkCore：①将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。②

项目目录如下：代码：importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local");valsc=newSparkContext(conf);

基于CPU基于CPU的Tensorflow环境十分简单只需要使用一行简单的代码就可以布置#CurrentstablereleaseforCPU-onlypipinstalltensorflow#PreviewnightlybuildforCPU-only(unstable)pipinstalltf-nightly#InstallTensorFlow2.0Alphapipinstalltensorf