spark学习进度9

简单了解了spark,scala语言等,并尝试配置相关环境,安装Scala,spark和支持Scala语言的eclipse:scala ide for eclipse(安装scala ide for eclipse可以省下很多工夫去不用安装maven和scala类似的相关插件) Spark最初的设计目标是使数据分析更快——不仅运行速度快,也要能快速.容易地编写程序.为了使程序运行更快,Spark提供了内存计算,减少了迭代计算时的IO开销:而为了使编写程序更为容易,Spark使用简练.优雅的Sca

安装好了IntelliJ IDEA,但是很多东西还没有配置好,明天再更新. 下载IntelliJ IDEA并解压: 运行bin目录下的idea.sh文件: 勾选同意: 勾选不发送: 勾选免费试用版: 原文地址:https://www.cnblogs.com/123456www/p/12267082.html

今天本来想把昨天安装的intellij配置好,但是一直显示没有网络,网上查了相关资料也没有查出来解决办法. 然后暂停了intellij的配置,开始做了几个Python爬取简单数据的实例,先做了几个最简单的,以后再加大难度(用idle编码): (1)京东商品页面爬取: 链接:https://item.jd.com/2967929.html 代码解析: 首先r是一个response对象: r.status_code返回一个值,如果是200的话则正常,如果时候503的话,则抛出异常,调用该方法的目的是

利用pc编写python爬取大学排名的数据,如图: import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" def fillUnivLis

环境如下: Hadoop 2.6.0以上 java JDK 1.7以上 Spark 3.0.0-preview2 一.Scala独立应用编程 二.java独立应用编程 1.安装maven ubuntu中没有自带安装maven,需要手动安装maven.可以访问maven官方下载自己下载.这里直接给出apache-maven-3.6.3-bin.zip的下载地址,直接点击下载即可.选择安装在/usr/local/maven中: sudo unzip ~/下载/apache-maven-3.6.3-b

Spark学习三:Spark Schedule以及idea的安装和导入源码 标签(空格分隔): Spark Spark学习三Spark Schedule以及idea的安装和导入源码 一RDD操作过程中的数据位置 二Spark Schedule 三Idea导入spark源码 一,RDD操作过程中的数据位置 [hadoop001@xingyunfei001 spark-1.3.0-bin-2.5.0]$ bin/spark-shell --master local[2] val rdd = sc.t

linux  命令  及学习进度综合整理 pwd 查看当前所在位置 cd  跳转到什么什么目录 ls  显示所有文件和目录 ls -l  显示目录详细信息 cd ..  返回上一级 vi  lnany.txt  创建一个文件 vi  .lnany.txt    创建一个隐藏文件 vim 是 vi 的升级版 功能更多 出现 -bash: vim: command not found 的解决办法 i. 那么如何安裝 vim 呢?输入rpm -qa|grep vim 命令, 如果 vim 已经正确安裝

本周学习进度如下: 所花时间(包括上课) 10Hours 代码量(行) 100 博客量(篇) 9 了解到的知识点 在应用典型分析法预测时,应注意的问题: 1．选择典型时,应先明确典型的标准,即明确是选择哪种类型的典型. 2．选择典型的多少,应视所要解决问题的难易程度和涉及范围的大小而定. 3．在典型分析中要实事求是,既要保证调查材料的真实性又要保证分析的正确性.

Spark学习: 简述总结 Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. Spark学习 简述总结 引言 1 Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 系统架构 1 spark 运行原理 RDD 初识 shuffle 和 stage 性能优化 1 缓存机制和 cache 的意义 2 shuffle 的优化 3 资源参数调优 4 小结 本地搭建 Spark 开发环境 1 Spark-Scal