Spark 1.X 大数据平台V2(第三周作业)

最新推荐文章于 2024-11-12 17:50:09 发布
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本文分享了Spark on YARN的成功部署经验，并通过监控页面截图展示实际运行效果。此外，还介绍了一个简单的JobServer工程案例——找出输入字符串中出现频率最高的字母。
  1. 上传一张或者多张你成功运行Spark on YARN的截图。最好是监控页面的截图
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
  2. 建立一个JobServer工程，写一个查找输入字母中出现次数最多的那个字母的程序。
    如’a a a b b c’ 需要返回 a
数据可视化作业
weixin_30858241的博客
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1.为什么要完成这个项目作业？ 面试问到你简历上做过的项目时，面试官问会通过下面几个问题去让你介绍项目： 认真的去做这个项目才可以放到你在最后一关的“简历”里，作为项目经验，对于找工作非常有帮助，可以提高转行成功的概率。 2.如何完成本关项目？ 利用前几关学到的分析方法和案例继续优化你的项目，并能在你的项目文章里回答清楚这些问题： 1）分析维度有哪些？ 通过分析思...
大数据实验报告【全集】
鸽子的博客
06-11 3万+
若对你有帮助的话，记得点赞、关注我哦！ 实验标题：①安装Hadoop；②；③；④ ◉ 实验中用到的Linux命令： cd /home/hadoop #把/home/hadoop设置为当前目录 cd .. #返回上一级目录 cd ~ #进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。在 Linux 系统中，~代表的是用户的主文件夹， #即“/home/用户名”这个目录，如果当前登录用户名为 hadoop，则~就代表“/home/hadoop/”这个目录 ls #查看当前目录中的文件 ls -l
AWS 大数据实战 Lab2 - 批量数据处理(三)
wangzan18的博客
03-24 772
在本练习中，您将学习如何使用 Amazon EMR(Spark)和 AWS Glue(ETL)构建批量数据分析处理程序。为了使本实验的练习更加贴近实际的业务场景，我们模拟了完整的从数据产生(模拟历史数据和流数据)、数据存储、数据处理、到数据分析和数据可视化的完整过程(数据可视化在 Lab3/Lab4 中完成)。 具体可参考如下架构图： 组件说明如下： • RDS 作为 Lab2 次实验的历史数据...
Spark 1.X 大数据平台V2(第一周作业)
06-08 1058
RDD执行transformation和执行action的区别是什么? 1、transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD 2、action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDDcache到内存中）。所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，
Spark 1.X 大数据平台V2(第二周作业)
06-08 636
1 . 请说明application与job之间的关系? 一个Application和一个SparkContext相关联，每个Application中可以有一个或多个Job，可以并行或者串行运行Job。 Spark中的一个Action可以触发一个Job的运行。在Job里面又包含了多个Stage，Stage是以Shuffle进行划分的。在Stage中又包含了多个Task，多个Task构成
Spark 1.X 大数据平台V2(第四周作业)
07-29 547
1 . 假如数据源来自网络，数据默认会在几个node的内存中缓存住。• A. 1 • B. 2 • C. 3选B 当数据源来自于网络时（例如通过Kafka、Flume、sockets等等），默认的持久化策略是将数据保存在两台机器上，这也是为了容错性而设计的。2 . Spark Streaming默认持久化的级别是什么？• A. 内存+序列化 • B. 内存+非序列化
Spark3.x入门到精通-阶段五(SparkStreaming详解原理&java&scala双语实战)
S1124654的博客
07-09 1168
Spark3.x入门到精通-阶段五(SparkStreaming详解原理&java&scala双语实战)
Spark大数据技术详解
Brandonn_Xu的博客
07-21 1176
Spark是一个分布式计算引擎（框架）。分布式：多进程，多节点。
大数据原生集群 (Hadoop3.X为核心) 本地测试环境搭建一
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
08-16 1177
搭建前说明：本篇开始围绕Hadoop3.x大数据组件做集群搭建，将会直接从各组件开始搭建，至于集群的准备工作都是一样的，直接去Hadoop2.x集群搭建一和二里面去看。总体上来讲较新的版本和老版本只是在搭建上有些地方不一样，使用上差别不大。当然本篇用于搭建的3.x集群为了防止影响，使用了一套新的环境，节点任然是三台本篇安装软件版本JAVAJDK1.8 这里不再演示，直接准备就行。
Spark混合推荐系统大数据监控平台.zip
03-06
Spark提供了丰富的监控工具，如Spark UI、Spark History Server以及第三方工具如Ganglia、Prometheus和Grafana等，用于实时查看作业状态、资源使用情况、任务延迟等关键指标。 1. Spark UI：提供Web界面，展示正在...
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实战概览一、实战内容二、大数据实时流处理分析系统简介1.需求2.背景及架构三、实战所用到的架构和涉及的知识1.后端架构2.前端框架四、项目实战1.后端开发实战1.构建项目2.引入依赖3.创建工程包结构4.编写代码5.编写pytohn脚本产生数据6.创建日志存放目录并编写Flume的配置文件7.创建Kafka主题8.在HBase中创建项目需要的表9.测试后端代码2.前端开发实战1.构建工程2.引入依...
【Spark】-- spark com.crealytics 读写 excel 实现
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这些选项用于配置从 Excel 文件中读取数据的行为。这些选项用于配置将数据写入 Excel 文件时的行为。
Scala 分布式计算数据与加减乘除 相运算
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先看一个程序：def main(args: Array[String]): Unit = { val str = "spark,hadoop,scala,java" val st = str.split(",") val map = new HashMap[String,Int]() var ps = "%" var sum = 17
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is running beyond virtual memory limits. Current usage: 53.7 MB of 1 GB physical memory used; 4.4 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. 容器使用超过了虚拟内存的限制大小，该容器被杀死，导致作业提交失败physical mem
Intellij idea使用Maven管理Scala工程
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前提条件：1. 以现线上集群为模拟环境，搭建一套CDH5.3的hadoop集群 （http://blog.csdn.net/korder/article/details/46909253） 2. 执行用户 （此处以root为执行用户，真实环境另做处理） 部署：1. 启动hadoop集群，如：38节点安装的主namenode [root@JXQ-23
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