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JAVA- JDBC之DBHelper
<span style="font-family: 'Microsoft YaHei'; font-size: 18px;">package com.myit.util; import java.lang.reflect.Field; import java.sql.Connection; import java.sql.Drive…...- 0
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Spark- Checkpoint原理剖析
Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spar…...- 0
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Spark- 求最受欢迎的TopN课程
数据库操作工具类 package com.rz.mobile_tag.utils import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} object MySQLUtils { /** * 获取数据库连接 * @return */ def getConnection()={ DriverManager.getCon…...- 0
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Hadoop- MapReduce分布式计算框架原理
分布式计算：原则：移动计算而尽可能减少移动数据（减少网络开销）分布式计算其实就是将单台机器上的计算拓展到多台机器上并行计算。 MapReduce是一种编程模型。Hadoop MapReduce采用Master/slave 结构。只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序。核心思想是：分而治之。Mapper负责分，把一个复杂的业务，任…...- 0
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Python- 列表内置方法
列表，元组 查 索引(下标) ，都是从0开始 切片 .count 查某个元素的出现次数 .index 根据内容找其对应的位置 "haidilao ge" in a 增加 a.append() 追加 a.insert(index, "内容") a.extend 扩展 修改 a[index] = "新的值" a[start:en…...- 0
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Spark-Spark setMaster & WordCount Demo
Spark setMaster源码 /** * The master URL to connect to, such as "local" to run locally with one thread, "local[4]" to * run locally with 4 cores, or "spark://master:7077&…...- 0
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JAVA-配置path环境
配置path环境变量变的目的是什么？ 控制台可以在任意的路径下都可以找到java的开发工具。 为了说明几个JDK环境变量的作用，这里先给出环境变量的定义 环境变量： 环境变量一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数，比如临时文件夹位置和系统文件夹位置等。这点有点类似于DOS时期的默认路径，你运行某些程序时除了在当前文件夹中寻找外，还会到设置的默认路径中去查找。简单地说这…...- 0
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Hadoop- HDFS的Safemode
Hadoop- HDFS的Safemode hadoop启动时，NameNode启动完后就开始进入安全模式，等待DataNode向NameNode发送block report ，当datanode blocks / total blocks = 99.99%，此时安全模式才会退出 安全模式下的操作： 可以查看文件系统的文件 在安全模式期间我们有些操作是不能进行的，比如不能改变文件系统…...- 0
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DataWarehouse- 从面试定位自己的水平
1.讲一下什么是维度表和事实表。用户资料表算是什么类型表。 2. 维度建模属于第几范式，让你对维度建模改进，有什么思路吗。 3. 了解数据血缘分析吗，让你实现的话有什么技术方案，感觉难点在哪。 4. 了解数据分层吗，讲一下分四层或者五层各有什么优劣。自己摸你一个场景，给出不同的方案。 5. 数据口径不一致的问题一般在什么情况下会发生，怎么避免。 ...- 0
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Hadoop- Hadoop环境搭建
Windows下Hadoop的安装 准备工具：64位的JDK,Hadoop安装包（我使用的是2.6.1） JDK下载地址 官网： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Hadoop下载地址 官网：http://hadoop.apache.org/ 1.安装JDK环境，配置系统环境变量. 选…...- 0
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Spark- 性能优化
由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其…...- 0
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Javascript- Javascript学习
Javasrcipt的引入方式 内部引入方式 直接将javascript代码写入到<script type="text/javascript"></script> 外部引入方式 需要创建一个.js文件，在里面书写javascript 代码，然后在html文件中通过script标签的src 属性引入外部的js 文件 <script t…...- 0
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Spark- 数据清洗
输入输出转化工具类 package com.rz.mobile_tag.log import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types.{LongType, StringType, StructField, StructType} /** * 访问日志转换（输入==>输出）工具类 */ object A…...- 0
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Hadoop- Wordcount程序原理及代码实现
如果对Hadoop- MapReduce分布式计算框架原理还不熟悉的可以先了解一下它，因为本文的wordcount程序实现就是MapReduce分而治之最经典的一个范例。 单词计数（wordcount）主要步骤： 1.读数据 2.按行处理 3.按空格切分行内单词 4.HashMap（单词，value+1） 等分给自己的数据片全部读取完之后 5.将HashMap按照首字母范围分为3个H…...- 0
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Spark- SparkStreaming可更新状态的实例
Producer package zx.zx.sparkkafka import java.util.Properties import kafka.producer.{KeyedMessage, Producer, ProducerConfig} import scala.util.Random /** * Created by 166 on 2017/9/6. */ object…...- 0
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Spark- Transformation实战
RDD的算子分为两类,是 Trans formation(Lazy),一类是 Action(触发任务执行 RDD不存在真正要计算的数据,而是记录了RDD的转换关系(调用了什么方法,传入什么函数) RDD的 Trans formation的特点 1. lazy 2.生成新的RDD package cn.rzlee.spark.core import org.…...- 0
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JAVA-关键字&标识符
关键字： 关键字就是在java程序中具备特殊含义的标识符。关键字一般用于描述一个程序的结构或者表示数据类型。他们用来表示一种数据类型，或者表示程序的结构等，关键字不能用作变量名、方法名、类名、包名。 1.1 常见的关键字 备注：不必死记硬背，如果使用关键字作为标识符，编译器能提示错误。 goto 是java的保留关键字，意思是java并没有使用goto，以后是否使用未定。 &nb…...- 0
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Hadoop- MapReduce在实际应用中常见的调优
1、Reduce Task Number 通常来说一个block就对应一个map任务进行处理，reduce任务如果人工不去设置干预的话就一个reduce。reduce任务的个数可以通过在程序中设置 job.setNumReduceTasks(个数); ，也可在配置文件上设置reduce任务个数，默认为1， 或者在代码config中配置 Configuration configura…...- 0
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Python- Anacoda环境使用Selenium+ChromeDriver报错
我的系统是win10，python是用Anacoda安装的，通过pip安装了selenium 后使用Chromedriver发现报错，pip安装selenium如下： 1 pip install selenium 报错具体如下： driver=webdriver.Chrome() Traceback (most recent call last): File "D:\a…...- 0
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Springboot- Spring缓存抽象学习笔记
Spring缓存作用准备： 1、准备数据（准备一个有数据的库和表/导入数据库文件，准备好表和表里面的数据） 2、创建javaBean封装数据 3、整合MyBatis操作数据库( 这里用MyBatis) 1，配置数据源信息 2、使用注解版的MyBatis； 1）、@MapperScan指定需要扫描的Mapper接口所在的包 创建一个springboot项目 -》选择依赖(…...- 0
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大数据- 自定义Log4j日记
1.新建一个java project，在src下新建一个lib文件夹和 rescources 文件夹，resources文件夹不能命名错误。 点击File——》project Structure...打开根据下图操作 把相关jar包放进lib文件夹里并绑定。 新建一个java文件 Log4jTest.java 和 HadoopLog4j.java 1 2 3 4 5 6…...- 0
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JQuery- JQuery学习
jQuery与JavaScript加载页面的区别 1.JavaScript传统的方式页面加载会存在覆盖问题，加载比jQuery慢(整个页面加载完毕<包含里面的其他内容，比如图片>) 2.jQuery的加载比JavaScript加载要快！(当整个dom数结构绘制完毕就会加载) 3.jQuery不存在覆盖问题,加载的时候是顺序执行 <!DOCTYPE html> …...- 0
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Hadoop- HDFS的API操作
1、引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.1</version> </dependency> 注：如需手动引入ja…...- 0
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Hadoop- 流量汇总程序之如何实现hadoop的序列化接口及代码实现
流量汇总程序需求 统计每一个用户（手机号）锁耗费的总上行流量、下行流量、总流量。 流程剖析 阶段：map 读取一行数据，切分字段， 抽取手机号，上行流量，下行流量 context.write(手机号，bean) 阶段：reduce 汇总遍历每个bean，将其中的上行流量，下行流量分别累加，得到一个新的bean context.write(手机号，新bean)； 代码实现…...- 0
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Spark- 计算每个学科最受欢迎的老师
日志类型 测试数据 http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://bigdata.myit.com/zhangsan http://java.myit.c…...- 0
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Spark- Action实战
Spark- Action实战 package cn.rzlee.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ActionOperation { def main(args: Array[String]): Unit…...- 0
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JAVA-三大语句（选择语句、条件语句、循环语句）
1 跳出指定的for循环体，和goto很像 1 2 3 4 5 6 7 8 1 K:for(int i=0;i<3;i++){//给这个for循环体取一个名字为K 2 for(int j=0;j<3;j++){ 3 if(j==1){break K;}//如果你不指跳出的for循环，那么就是跳出本地for循环，这里指定K，则调试for循环名称为K的…...- 0
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Hadoop- 集群时间同步
集群的时间要同步 * 找一台机器 时间服务器 * 所有的机器与这台机器时间进行定时的同步 比如，每日十分钟，同步一次时间 # rpm -qa|grep ntp # vi /etc/ntp.conf # vi /etc/sysconfig/ntpd # Drop root to id 'ntp:ntp' by default. SYNC_HWCLOCK=yes OP…...- 0
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Kafka- Spark消费Kafka
在高版本的API中 val brokers = properties.getProperty("kafka.host.list") val topics = Set(properties.getProperty("kafka.application.topic")) val kafkaParams = Map[String, String]( …...- 0
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Spark- 使用hiveContext时提交作业报错
在spark上操作hive时不需要搭建hive环境，只需要从现有的hive集群中hive的conf目录下拷贝 hive-site.xml 到spark的conf目录下即可提交程序运行 出现报错 Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BONEC…...- 0
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Zookeeper- Error contacting service. It is probably not running解决方案和原理
搭建启动Zookeeper集群出现Error contacting service. It is probably not running解决方案和原理 1.关闭防火墙 1 2 3 4 [root@srv01 bin]# zkServer.sh start JMX enabled by default Using config: /usr/zookeeper/bin/../con…...- 0
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JAVA- 数据库连接池原理
第一次Java程序要在MySQL中执行一条语句，那么就必须建立一个Connection对象，代表了与MySQL数据库的连接通过直接发送你要执行的SQL语句之后，就会调用Connection.close()来关闭和销毁与数据库的连接。为什么要立即关闭呢？因为数据库的连接是一种很重的资源，代表了网络连接、IO等资源。所以如果不是用的话就需要尽早关闭，以避免资源浪费。 JDBC的劣势与不足…...- 0
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Python- 文件读写
1.打开文件 读写文件是最常见的 IO 操作。Python 内置了读写文件的函数，方便了文件的 IO 操作。 文件读写之前需要打开文件，确定文件的读写模式。open 函数用来打开文件，语法如下： open(name [.mode[.buffering]]) open 函数使用一个文件名作为唯一的强制参数，然后返回一个文件对象。模式(mode)和缓冲区(buffering)参数都是可选…...- 0
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Spark- 常见问题
记录spark使用中常见问题 SparkSQL 日期解析时用到SimpleDateFormat， SimpleDateFormat是线程不安全的。可以使用 FastDateFormat 如： import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat // 输入文件日期时间格式 // [10/Nov/2018:00:01:02 +0800]…...- 0
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Redis- 内存数据库Redis之安装部署
内存数据库Redis之安装部署 Redis是一款非关系型，key-value存储的内存数据库，Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。 支持丰富的数据类型：Redis支持字符串、列表、集合、有序集合散列数据类型，这使得它非常容易解决各种各样的问题。把redis看成java的一个hashmap你就入门…...- 0
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Spark- 流量日志分析
日志生成 package zx.Utils import java.io.{File, FileWriter} import java.util.Calendar import org.apache.commons.lang.time.{DateUtils, FastDateFormat} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer imp…...- 0
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Spark- RDD持久化
官方原文： RDD Persistence One of the most important capabilities in Spark is persisting (or caching) a dataset in memory across operations. When you persist an RDD, each node stores any partitions …...- 0
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JAVA- continue与break与return关键字
continue与break关键字 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 for(int i=0;i<10;i++){ if(i%2==0){ continue; //跳过当前循环执行下一次循环 } System.out.println(i); } for(int…...- 0
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Hadoop- DistCp(分布式拷贝)
在实际的生产环境中，我们的企业都有测试集群和生产集群，有的比较大型的企业有多个版本的Hadoop 大数据集群，这时候有个这样的需求，各个集群上的资源需要进行迁移，比如说一些生产集群需要一些测试集群的数据，需要将测试集群的上的数据拷贝到生产集群，这时候就需要使用到分布式拷贝（Distributed Copy）. 比较常见的有不同集群之间的数据迁移 hadoop distcp <s…...- 0
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激活idea2018
首先下载安装完成后，打开hosts文件，新增一条路由： 0.0.0.0 account.jetbrains.com 打开软件输入序列码： EB101IWSWD-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJFQjEwMUlXU1dEIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoibGFuIHl1IiwiYXNzaWduZWVOYW1lIjoiIiwiYXNzaWduZWVFbWFpbCI6I…...- 0
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Spark- 使用第三方依赖解析IP地址
使用 github上已有的开源项目 1)git clone https://github.com/wzhe06/ipdatabase.git 2)编译下载的项目: mvn clean package- DskipTests 3)安装jar包到自己的 maven仓库 mvn install: install-file -Dfile=${编译的jar包路径}/target/ipdatab…...- 0
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Hadoop HA- zookeeper安装配置
安装集群 1.1 虚拟机： 3台安装好JDK的centos Linux虚拟机 1.2 安装包： 把下载好的zookeeper安装包，官网：http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.8/ 上传到服务器。 1.3解压 tar –xvzf zookeeper-3.4.8.tar.gz ，解压后放进 /usr/ 即可 …...- 0
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HIVE- 数据倾斜
数据倾斜就是由于数据分布不均匀，数据大量集中到一点上，造成数据热点。大多数情况下，分为一下三种情况： 1.map端执行比较快，reduce执行很慢，因为partition造成的数据倾斜。 2.某些reduce很快，某些reduce很慢，也是因为partition造成的数据倾斜。 3.某些map执行很快，某些map执行很慢，这是因为数据本身的分布的不合理性造成的。 造成上面reduce…...- 0
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HTTP- 头部信息
HTTP 头部信息由众多的头域组成，每个头域由一个域名，冒号(:)和域值三部分组成。域名是大小写无关的，域值前可以添加任何数量的空格符，头域可以被扩展为多行，在自每行开始处，使用至少一个空格或制表符。 通过浏览器访问博客园的时候，使用F12打开开发者工具，里面可以监控整个HTTP 访问的过程。下面分析下请求头: 在请求头中包含发下的内容： GET：代表的是请求方式，HTTP/1.1表…...- 0
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spark- PySparkSQL之PySpark解析Json集合数据
PySparkSQL之PySpark解析Json集合数据 数据样本 12341234123412342|asefr-3423|[{"name":"spark","score":"65"},{"name":"airlow","score":&quo…...- 0
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Spark- Linux下安装Spark
Spark- Linux下安装Spark 前期部署 1.JDK安装，配置PATH 可以参考之前配置hadoop等配置 2.下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz,并上传到服务器解压 [root@srv01 ~]# tar -xvzf spark-1.6.1-hadoop2.6.tgz /usr/spark-1.6.1-hadoop2.6 3.在 /usr 下…...- 0
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Hadoop- Hadoop运维小计
如果是新添加一个节点，需要执行以下步骤： 首先，把新节点的 IP或主机名 加入主节点（master）的 conf/slaves 文件。 然后登录新的从节点，执行以下命令： $ cd Hadoop_path $ bin/hadoop-daemon.sh start datanode $ bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 然后就可…...- 0
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Spark- 共享变量
Shared Variables Normally, when a function passed to a Spark operation (such as map or reduce) is executed on a remote cluster node, it works on separate copies of all the variables used in the…...- 0
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JAVA- 面向对象
程序的发展经历了两个主要阶段：面向过程、面向对象。面向对象是当前软件开发的主流。 面向过程就是分析出解决所需要的步骤，然后用函数将这些步骤一步一步实现，使用的时候一个一个一次调用。 面向对象是把构成问题的事务分解成各个对象。建立对象的目的不是为了完成一个步骤而是为了描述某个事物在整个解决问题步骤中的行为。 面向对象是为了专注在程序中采用封装、继承、多态等设计方法。面向对象的设计是一种…...- 0
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Hive- 大数据仓库Hive
什么是 Hive？ Hive 是由 FaceBook 开源用于解决少量数据结构化日志的数据统计。Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能。Hive 处理的数据存储在 HDFS 上，分析数据的底层实现是 MapReduce ，执行程序运行的是YARN。 构建在Hadoop之上的数据仓库： 使用 HQL 作为查询接口 使…...- 0
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Python- 面向对象
# 面向对象 # 有意义的面向对象的代码 # 类 = 面向对象 # 类、对象 # 实例化 # 类最基本的作用：封装 class Student(): name = '' age = 0 def print_file(self): print('name:' + self.name ) print('age:' + str(s…...- 0
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