听风的蜗牛-优快云博客

原创自己动手实现机器学习算法：神经网络（附源代码）

手把手教你用python实现神经网络算法

2017-05-03 17:47:32 30220 17

原创 Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交

一、Spark 运行架构Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将Ta

2016-07-20 09:31:17 6517 7

原创 10.Spark Streaming源码分析:Receiver数据接收全过程详解

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) 在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理，本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程一、Receiver启动过程回顾如图，从ReceiverTracker的start方法开始，调用launchRece

2016-05-26 08:55:07 4318

原创 7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析

7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) 上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的

2016-05-20 12:36:05 13995 1

原创深入解析单例线程安全问题

原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/)首先回顾一下单例模式（Singleton）单例对象（Singleton）是一种常用的设计模式。在Java应用中，单例对象能保证在一个JVM中，该对象只有一个实例存在。这样的模式有几个好处：1、某些类创建比较频繁，对于一些大型的对象，这是一笔很大的系统开销。2、省

2015-06-12 18:43:52 721

原创超简教程：Xgboost在Window上的安装（免编译）

Xboost在windows安装需要自己编译，编译的过程比较麻烦，而且需要复杂的软件环境。为了免去编译，我这里把编译好的文件上传到网盘供大家下载安装。有了编译好的文件，xgboost的安装变得超级简单1.下载文件包括xgboost代码和编译好的dll文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1o8mGTQU 密码：xvv22.将x

2017-06-02 14:09:14 1595 5

原创 Spark 源码解析：彻底理解TaskScheduler的任务提交和task最佳位置算法

上篇文章《 Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交》介绍了DAGScheduler的Stage划分算法。原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) 本文继续分析Stage被封装成TaskSet，并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程

2016-08-06 10:04:57 5528

原创 Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交

一、Spark 运行架构 Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet...

2016-07-20 10:35:54 240

16.Spark Streaming源码解读之数据清理机制解析

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/)本期内容：一、Spark Streaming 数据清理总览二、Spark Streaming 数据清理过程详解三、Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序，普通Spark程序运行完成后,中间数...

2016-07-01 15:13:38 501

原创 16.Spark Streaming源码解读之数据清理机制解析

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010)本期内容：一、Spark Streaming 数据清理总览二、Spark Streaming 数据清理过程详解三、Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序，普

2016-07-01 14:47:24 2735

14.Spark Streaming源码解读:State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

首先简单解释一下什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithSt...

2016-06-04 00:10:27 295

原创 14：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

首先简单解释一下什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState

2016-06-03 09:26:39 1297

15、Spark Streaming源码解读之No Receivers彻底思考

2016-06-03 09:07:28 223

原创 15、Spark Streaming源码解读之No Receivers彻底思考

在前几期文章里讲了带Receiver的Spark Streaming 应用的相关源码解读，但是现在开发Spark Streaming的应用越来越多的采用No Receivers（Direct Approach）的方式，No Receiver的方式的优势： 1. 更强的控制自由度 2. 语义一致性其实No Receivers的方式更符合我们读取数据，操作数据的思路的。因为Spark

2016-06-02 23:23:00 789

原创 12、Spark Streaming源码解读之Executor容错安全性

一、Spark Streaming 数据安全性的考虑：Spark Streaming不断的接收数据，并且不断的产生Job，不断的提交Job给集群运行。所以这就涉及到一个非常重要的问题数据安全性。Spark Streaming是基于Spark Core之上的，如果能够确保数据安全可好的话，在Spark Streaming生成Job的时候里面是基于RDD，即使运行的时候出现问题，那么Spa

2016-05-30 09:46:50 647

原创第12课：Spark Streaming源码解读之Executor容错安全性

一、Spark Streaming 数据安全性的考虑：Spark Streaming不断的接收数据，并且不断的产生Job，不断的提交Job给集群运行。所以这就涉及到一个非常重要的问题数据安全性。Spark Streaming是基于Spark Core之上的，如果能够确保数据安全可好的话，在Spark Streaming生成Job的时候里面是基于RDD，即使运行的时候出现问题，那么S...

2016-05-28 23:22:09 157

原创 Spark streaming源码分析之Job动态生成原理与源码解析

原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网）Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输

2016-05-28 12:57:37 611

11.Spark Streaming源码解读之Driver中的ReceiverTracker架构设计以及具体实现彻底研究...

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/) 上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程，在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker：本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现一、ReceiverTracker的主...

2016-05-28 12:39:31 168

原创 11.Spark Streaming源码解读之Driver中的ReceiverTracker架构设计以及具体实现彻底研究

上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程，在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker：本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现

2016-05-28 12:32:58 825

原创 Spark Streaming源码分析之Receiver在Driver的实现全生命周期

Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Recever。显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要，如果Receiver出现异常，后面的业务逻辑就无从谈起。Spark Streaming 是如何实现Receiver以保证其可靠性的，本文将结合Spark Streaming的Receiver源码实

2016-05-27 07:42:39 794

10.Spark Streaming源码分析:Receiver数据接收全过程详解

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/)在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理，本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程一、Receiver启动过程回顾如图，从ReceiverTracker的start方法开始，调用launchReceivers()方法，给...

2016-05-26 14:22:33 133

原创 10.Spark Streaming源码分析:Receiver数据接收全过程详解

在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理，本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程一、Receiver启动过程回顾如图，从ReceiverTracker的start方法开始，调用launchRece

2016-05-26 09:01:11 517

原创 Spark streaming技术内幕6 : Job动态生成原理与源码解析

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010)Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网）Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理

2016-05-24 10:27:04 719

9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考...

原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/) Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Recever。显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要，如果Receiver出现异常，后面的业务逻辑就无从...

2016-05-23 17:14:45 163

原创 9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考

9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Recever。显然Receiver的正

2016-05-23 17:05:35 1038

7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析

7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/) 上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何...

2016-05-20 12:34:06 227

原创 6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://blog.youkuaiyun.com/zhouzx2010) Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网）Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Jo

2016-05-17 23:42:05 1562 1

原创 6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/) Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网）Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处...

2016-05-17 23:37:14 125

原创 6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

原创文章，转载请注明:转载自周岳飞博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/) Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网） Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输...

2016-05-17 23:16:57 208

原创 5.Spark Streaming流计算框架的运行流程源码分析

1 spark streaming 程序代码实例代码如下：object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称，在程序运

2016-05-12 14:16:32 1000

5.Spark Streaming流计算框架的运行流程源码分析

1 spark streaming 程序代码实例代码如下：object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称，在程序运行的监...

2016-05-11 14:11:39 154

原创 3.spark streaming Job 架构和容错解析

一.Spark streaming Job 架构SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用。Spark Streaming的Job 分为两大类:每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job，这里的Job并不是Spark Core中的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的

2016-05-08 18:44:22 939

3.spark streaming Job 架构和容错解析

一.Spark streaming Job 架构SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用。Spark Streaming的Job 分为两大类:每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job，这里的Job并不是Spark Core中的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已；...

2016-05-08 18:41:57 152

35.Spark系统运行内幕机制循环流程

一：TaskScheduler原理解密1， DAGScheduler在提交TaskSet给底层调度器的时候是面向接口TaskScheduler的，这符合面向对象中依赖抽象而不依赖的原则，带来底层资源调度器的可插拔性，导致Spark可以运行的众多的资源调度器模式上，例如Standalone、Yarn、Mesos、Local、EC2、其它自定义的资源调度器；在Standalone的模式下我们聚...

2016-05-03 10:26:56 143

25.Spark Sort-Based Shuffle内幕彻底解密

一：为什么需要Sort-Based Shuffle?1， Shuffle一般包含两个阶段任务：第一部分：产生Shuffle数据的阶段(Map阶段，额外补充，需要实现ShuffleManager中的getWriter来写数据(数据可以通过BlockManager写到Memory，Disk，Tachyon等，例如想非常快的Shuffle，此时可以考虑把数据写在内存中，但是内存不稳定，所以可...

2016-04-26 20:52:22 191

原创 25.Spark Sort-Based Shuffle内幕彻底解密

一：为什么需要Sort-BasedShuffle?1， Shuffle一般包含两个阶段任务：第一部分：产生Shuffle数据的阶段(Map阶段，额外补充，需要实现ShuffleManager中的getWriter来写数据(数据可以通过BlockManager写到Memory，Disk，Tachyon等，例如想非常快的Shuffle，此时可以考虑把数据写在内存中，但是内存不稳定，所以可以考

2016-04-26 20:45:45 844

原创 16.rdd 算子举例

由于RDD的不可修改的特性，导致RDD的操作与正常面向对象的操作不同，RDD的操作基本分为3大类：transformation，action，contoller1. TransformationTransformation是通过转化针对已有的RDD创建出新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,

2016-04-23 16:01:08 1046

16.RDD 实战

由于RDD的不可修改的特性，导致RDD的操作与正常面向对象的操作不同，RDD的操作基本分为3大类：transformation，action，contoller1. TransformationTransformation是通过转化针对已有的RDD创建出新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的...

2016-04-23 15:58:24 162

15.RDD 创建

第15课：RDD创建内幕1. RDD的创建方式Spark应用程序运行过程中，第一个RDD代表了Spark应用程序输入数据的来源，之后通过Trasformation来对RDD进行各种算子的转换，来实现具体的算法Spark中的基本方式：1) 使用程序中的集合创建这种方式的实际意义主要用于测试。2) 使用本地文件系统创建这种方式的实际意...

2016-04-23 10:55:15 209

14.RDD深度解析

开篇：spark各种库，sparksql，sparkmachicelearning，等这么多库底层都是封装的RDD。意味着1：RDD本身提供了通用的抽象，2：spark现在有5个子框架，sql，Streaming，流式处理，机器学习，图计算，sparkR。可以根据具体领域的内容建模，建第6个库，第7个库。必须掌握spark的这个通用抽象基石-RDD. 1:RDD，基于工作集的分布...

2016-04-22 20:42:17 220

数据库系统实现.pdf

送给女朋友的礼物

定时关机小软件

mfc入门课程 MFC基础.doc

空空如也