2019-06-28 13:03:31 Aeve_imp 阅读数 48
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

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第一章:电光火石间体验Spark2.2开发实战

1.1.1 Spark核心概念图解

在这里插入图片描述
  Master(图中的Cluster Manger): 就像Hadoop有NameNode和DataNode一样,Spark有Master和Worker。Master是集群的领导者,负责管理集群资源,接收Client提交的作业,以及向Worker发送资源分配命令。

  Worker(图中的Worker Node):集群中的Worker,执行Master发送的指令,来具体分配资源,并在这些资源中执行任务。

  Driver:一个Spark作业运行时会启动一个Driver进程,也是作业的主进程,负责作业的解析,生成Stage,并调度Task到Executor上。

  Executor:真正执行作业的地方。Executor分布在集群的Worker上,每个Executor接收Driver的命令来加载和运行Task,一个Executor可以执行一个到多个Task。

  SparkContext:是程序运行调度的核心,由高层调度器DAGScheduler划分程序的每个阶段,底层调度器TaskScheduler划分每个阶段的具体任务。SchedulerBackend管理整个集群中为正在运行的程序分配的计算资源Executor。

  DAGScheduler:负责高层调度,划分Stage并生成程序运行的有向无环图。

  TaskScheduler:负责具体Stage内部的底层调度,具体的Task的调度、容错等。

  Job:是Top-Level的工作单位,每个Action算子都会触发一次Job,一个Job可能包含一个或者多个Stage。

  Stage:是用来计算中间结果的Tasksets。Tasksets中的Task逻辑对于同一个RDD内的不同Partition都一样。Stage在Shuffle的地方产生,此时下一个Stage要用到上一个Stage的全部数据,所以要等到上一个Stage全部执行完才能开始。Stage有两种:ShuffleMapStage和ResultStage,除了最后一个Stage是ResultStage外,其他Stage都是ShuffleMapStage。ShuffleMapStage会产生中间结果,以文件的方式保存在集群里,Stage经常被不同的Job共享,前提是这些Job重用了同一个RDD。

  Task:任务执行的工作单位,每个Task会被发送到一个节点上,每个Task对应RDD的一个Partition。

  RDD:不可变、懒加载级别、粗粒度的(数据集级别的而不是单个数据级别的)数据集合,包含了一个或多个数据分片,即Partition。

  另外,Spark程序中有两种级别的算子:Transformation和Action。Transformation算子会由DAGScheduler划分到Pipeline中,是懒加载级别的,不会触发任务的执行;Action算子会触发Job来执行Pipeline中的运算。

2016-08-02 22:25:04 wyx100 阅读数 4580
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大数据Spark企业级实战  PDF完整版
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基本信息

书名:大数据Spark企业级实战

定价:129元

作者:Spark亚太研究院 王家林 编著

出版社:电子工业

出版日期:2015-01-01

ISBN:9787121247446

字数:1136800

页码:812

版次:1

装帧:平装

开本:16开

商品重量:0.3kg

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内容提要


Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、效的大数据通用计算平台,是Apache软件基金会下所有开源项目中开源项目之一。

在“One Stack to rule them all”理念的指引下,Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案,将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中,开发者使用一致的API操作Spark中的所有功能;更为重要的是Spark的Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming等子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据,这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势,更使得Spark正在加速成为大数据处理中心的和的计算平台。

《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容,涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等,并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和子框架,最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容,学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。

《大数据Spark企业级实战》从零起步,完全从企业处理大数据业务场景的角度出发,基于实战代码来组织内容,对于一名大数据爱好者来说,《大数据Spark企业级实战》内容可以帮助您一站式地完成从零起步到进行Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。

目录


第1章 Spark编程模型 1

1.1 Spark:一体化、多元化的高速

大数据通用计算平台和库 1

1.1.1 为什么需要使用Spark 5

1.1.2 Spark技术生态系统简介 9

1.2 Spark大数据处理框架 20

1.2.1 Spark速度为何如此之快 20

1.2.2 RDD:分布式函数式编程 24

1.3 Spark子框架解析 28

1.3.1 图计算框架Spark GraphX 28

1.3.2 实时流处理框架(Spark Streaming) 41

1.3.3 交互式SQL处理框架Spark SQL 46

1.3.4 机器学习框架(Spark MLlib) 49

第2章 构建Spark分布式集群 55

2.1 搭建Hadoop单机版本和伪分布式开发环境 55

2.1.1 开发Hadoop需要的基本软件 56

2.1.2 安装每个软件 58

2.1.3 配置Hadoop单机模式并运行Wordcount示例 76

2.1.3 配置Hadoop伪分布模式并运行Wordcount示例 84

2. 2 搭建 Hadoop分布式集群的 92

2.2.1 在VMWare 中准备第二、第三台运行Ubuntu系统的机器 92

2.2.2 按照配置伪分布式模式的方式配置新创建运行Ubuntu系统的机器 93

2.2.3 配置Hadoop分布式集群环境 94

2.2.4 测试Hadoop分布式集群环境 105

2.3 Spark集群的动手搭建 108

2.3.1 Spark集群需要的软件 108

2.3.2 安装每个软件 110

2.3.3 启动并查看集群的状况 116

2.4 构建Hadoop单机版本和伪分布式环境 120

2.4.1 通过Spark的shell测试Spark的工作 121

2.4.2 使用Spark的cache机制观察一下效率的提升 125

第3章 Spark开发环境及其测试 129

3.1 搭建和设置IDEA开发环境 129

3.1.1 构建Spark的IDE开发环境 129

3.1.2 配置Spark的IDE开发环境 132

3.2 测试IDEA环境 146

3.3 实战:在IDEA中开发代码,并运行在Spark集群中 148

第4章 Spark RDD与编程API实战 159

4.1 深度解析Spark RDD 159

4.2 Transformation Operations动手实战 165

4.3 Action Operations动手实战 175

4.4 Spark API综合实战 179

第5章 Spark运行模式深入解析 191

5.1 Spark运行模式概述 192

5.1.1 Spark的运行模式列表 196

5.1.2 Spark的基本工作流程 197

5.2 Standalone模式 201

5.2.1 部署及程序运行 202

5.2.2 内部实现原理 206

5.3 Yarn-Cluster模式 234

5.3.1 部署及程序运行 235

5.3.2 内部实现原理 237

5.4 Yarn-Client模式 243

5.4.1 部署及运行程序 243

5.4.2 内部实现原理 244

第6章 Spark内核解析 247

6.1 Spark内核初探 247

6.1.1 Spark内核核心术语解析 247

6.1.2 Spark集群概览 250

6.1.3 Spark核心组件 251

6.1.4 Spark任务调度系统初见 252

6.2 Spark内核核心源码解读 256

6.2.1 SparkContext核心源码解析初体验 256

6.2.2 TaskSceduler启动源码解析初体验 260

6.2.3 DAGScheduler源码解读初体验 261

6.2.4 Spark的Web监控页面 262

6.3 以RDD的count操作为例触发Job全生命周期源码研究 263

6.4 Akka驱动下的Driver、Master、Worker 276

6.4.1 Driver中的AppClient源码解析 276

6.4.2 AppClient注册Master 279

6.4.3 Worker中Executor启动过程源代码解析 282

第7章 GraphX大规模图计算与图挖掘实战 287

7.1 Spark GraphX概览 288

7.2 Spark GraphX设计实现的核心原理 291

7.3 Table operator和Graph Operator 295

7.4 Vertices、edges、triplets 296

7.5 以最原始的方式构建graph 299

7.6 动手编写个Graph代码实例并进行Vertices、edges、triplets操作 299

7.7 在Spark集群上使用文件中的数据加载成为graph并进行操作 310

Spark亚太研究院首席专家,中国移动互联网和云计算大数据集大成者。在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码,并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究。

Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一。

Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家。

通晓Spark、Hadoop、Android、HTML5,迷恋英语播音和健美。

2016-08-11 21:01:05 wyx100 阅读数 2737
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大数据Spark企业级实战  PDF完整版
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大数据Spark企业级实战对应软件和测试数据文件下载地址

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2019-12-11 11:45:36 BAO7988 阅读数 16
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大数据基本概念

1.大数据概述

相信大家经常会在各种场合听到“大数据"这个词,被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就将大数据挂在嘴边了。那么到底什么是大数据呢?这是我们在本章要了解的。

我们现在生活的时代是一一个数据时代,近年来随着互联网的高速发展,每分每秒都在产生数据,那么产生的这些数据如何进行存储和相应的分析处理呢?各大公司纷纷研发和采用一批新技术来应对8益庞大的数据处理需求,主要包括分布式文件系统、分布式计算框架等,这些都是我们需要学习和掌握的。

《互联网周刊》对大数据的定义为:“大数据 ”的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的“4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未 有的方式,通过对海量数据进行分析,来获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力。

2.大数据特征

(1)数据量大(Volume)

随着网络技术的发展和普及。每时每刻都会产生大量的数据。在我们的日常生活中,比如说在电商网站购物、在直播平台看直播、在线阅读新闻等,都会产生很多的日志,汇在一起每分每秒产生的数据量将是非常巨大的。

(2)类型繁多(Variety)

大数据中最常见的类型是日志,除了日志之外常见的还有音频、视频、图片等。由于不同类型的数据没有明显的模式,呈现出多样性的特点,这对于数据的处理要求也会更高。

(3)价值密度低(Value)

现阶段每时每刻产生的数据量已经很大了,如何从大量的日志中提取出我们需要的、对我们有价值的信息才是最重要的。数据量越来越大,里面必然会存在着大量与我们所需不相干的信息,如何更迅速地完成数据的价值提炼,是大数据时代有待解决的问题。

(4)处理速度快(Velocity)

传统的离线处理的时效性不高,换句话说时延是非常高的。随着时代的发展,对时效性的要求越来越高,需要实时对产生的数据进行分析处理,而不是采用原来的批处理方式。

大数据带来的挑战

1,对现有数据库的挑战.

随着互联网时代的到来,现在产生的数据如果想存储在传统数据库里是不太现实的,即便传统的数据库有集群的概念,仍然不能处理TB量级的数据。而且现阶段产生的数据类型很多,有些类型的数据是没办法使用结构化数据查询语言(SQL) 来处理的。

2.实时性的技术挑战

我们知道数据产生的价值会随着时间的流逝而大大降低,所以当数据产生后我们要尽可能快地进行处理。最典型的就是电商网站的推荐系统,早些年的推荐系统都是基于批处理来进行的,比如每隔半天或者一天进行计算然后再进行推荐,这样就会有很大的延时,对于订单的转换而言虽然有效果但不是很好。如果能做到实时推荐,那么肯定能大大提高公司的营业收入。

传统的离线批处理对处理时间的要求并不高。而实时处理的要求是区别大数据应用和传统数据库技术或者离线技术的关键差别之一- 。

3.对数据中心、运維团队的挑战,

如今每天产生的数据量正呈燦炸式增长那么如此多的数据该怎样进行高效的收集、存储,计算都是数据中心要面临的一-个非常棘手的问题。而处理快速增长的数据最所需要的机器也日益增多。那么对于运维团队来说压力也会增加。

要想把大数据读懂,基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf,足矣

 

大致有个了解了吧?接下来就给大家分享基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf喽,希望大家能够喜欢!

2018-12-22 00:00:04 xiaohuanglv 阅读数 360
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R语言数据分析与挖掘实战 (大数据技术丛书)-张良均 等著

            在线阅读                   百度网盘下载(b64b)


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书名:R语言数据分析与挖掘实战 (大数据技术丛书)

作者:张良均 等著

格式:EPUB, HTMLZ, PDF

路径:点击打开

出版:机械工业出版社

排序作者:等著, 张良均

排序书名:R语言数据分析与挖掘实战 (大数据技术丛书)

日期:09 12月 2018

uuid:a2ea55c3-11dc-4117-a067-137c8a1d8851

id:525

出版日期:10月 2015

修改日期:09 12月 2018

大小:1.56MB

语言:中文


1.6 小结

本章从一个知名餐饮企业经营过程中存在的困惑出发,引出数据挖掘的概念、基本任务、建模过程及常用工具。

如何帮助企业从数据中洞察商机,提取价值,这是现阶段几乎所有企业都关心的问题。通过发生在身边的案例,由浅入深地引出深奥的数据挖掘理论,让读者在不知不觉中感悟到数据挖掘的非凡魅力!本案例同时也贯穿到后续第3章至第5章的理论介绍中。

2.5 小结

本章主要对R进行简单介绍,包括软件安装、使用入门及相关注意事项和R数据分析及挖掘相关包。R包含多个领域的程序包,本章只介绍了与数据分析及数据挖掘相关的包,包括实现分类、聚类、关联规则、时间序列分析等功能的包。程序包里面的函数在后续章节中会进行实例分析,通过在R平台上完成实际案例的分析来掌握数据分析和数据挖掘的知识,来培养读者应用数据分析和挖掘技术解决实际问题的能力。

3.4 小结

本章从应用的角度出发,从数据质量分析和数据特征分析两个方面对数据进行探索分析,最后介绍了R语言中常用的数据探索函数及用例。数据质量分析要求我们拿到数据后要先检测是否存在缺失值和异常值;而数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前,通过频率分布分析、对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法,对所采集样本数据的特征规律进行分析,以了解数据的规律和趋势,为数据挖掘的后续环节提供支持。

4.6 小结

本章介绍了数据预处理的四个主要任务:数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。数据清洗主要介绍了对缺失值和异常值的处理,延续了第3章的缺失值和异常值分析的内容,本章所介绍的处理缺失值的方法分为三类:删除法、替换法、插补法,处理异常值的方法有删除含有异常值的记录、不处理、平均值修正和视为缺失值;数据集成是合并多个数据源中的数据,并存放到一个数据存储中的过程,对该部分的介绍从实体识别和冗余属性识别两个方面进行;数据变换介绍了如何从不同的应用角度对已有属性进行函数变换;数据规约从属性(纵向)规约和数值(横向)规约两个方面介绍了如何对数据进行规约,使挖掘的性能和效率得到很大的提高。通过对原始数据进行相应的处理,将为后续挖掘建模提供良好的数据基础。

5.6 小结

本章主要根据数据挖掘的应用分类,重点介绍了对应的数据挖掘建模方法及实现过程。通过对本章的学习,可在以后的数据挖掘过程中采用适当的算法并按所陈述的步骤实现综合应用,更希望本章能给读者一些启发,思考如何改进或创造更好的挖掘算法。

归纳起来,数据挖掘技术的基本任务主要体现在分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、离群点检测五个方面。5.1节主要介绍了决策树和人工神经网络两个分类模型、回归分析预测模型及其实现过程;5.2节主要介绍了K-Means聚类算法,建立分类方法按照接近程度对观测对象给出合理的分类并解释类与类之间的区别;5.3节主要介绍了Apriori算法,以在一个数据集中找出各项之间的关系;5.4节从序列的平稳性和非平稳性出发,对平稳时间序列主要介绍了ARMA模型,对差分平稳序列建立了ARIMA模型,应用这两个模型对相应的时间序列进行研究,找寻变化发展的规律,预测将来的走势;5.5节主要介绍了基于模型和离群点的检测方法,是发现与大部分其他对象显著不同的对象。

前5章是数据挖掘必备的原理知识,并为本书后面章节的案例理解和实验操作奠定了理论基础。

6.5 小结

本章结合窃漏电用户识别的案例,重点介绍了数据挖掘算法中神经网络和CART决策树算法在实际案例中的应用。研究窃漏电用户的行为特征,总结出窃漏电用户的特征指标,对比神经网络和CART决策树算法在窃漏电用户的识别效果,从中选取最优模型进行窃漏电诊断,并详细地描述了数据挖掘的整个过程,也对其相应的算法提供了R语言上机实验。

第15章 电商产品评论数据情感分析

15.1 背景与挖掘目标

随着网上购物在中国越来越流行,人们对于网上购物的需求变得越来越高,这给京东、淘宝等电商平台带来了很大的发展机遇,但是与此同时,这种需求也推动了更多电商平台的崛起,引发了激烈的竞争。而在这种电商平台激烈竞争的大背景下,除了提高商品质量、压低商品价格外,了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要,其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。而得到的这些信息,也会有利于对应商品的生产厂家自身竞争力的提升。

本章对京东平台上的热水器评论做文本挖掘分析,本次数据挖掘建模目标如下:

1)分析某一热水器的用户情感倾向。

2)从评论文本中挖掘出该热水器的优点与不足。

3)提炼不同品牌热水器的卖点。

第16章 基于R语言的数据挖掘二次开发

16.1 混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台

顶尖数据挖掘平台(TipDM)是广州TipDM团队花费数年时间自主研发的一个数据挖掘平台,基于SOA架构,使用Java语言开发,能从各种数据源获取数据,建立各种不同的数据挖掘模型。系统支持数据挖掘流程所需的主要过程,并提供开放的应用接口和常用算法,能够满足各种复杂的应用需求。TipDM以智能预测技术为核心,并提供开放的应用接口。TipDM的底层算法,主要基于R、WEKA、Mahout等通过封装形成,所以建模输出结果与这几个工具的输出类同。使用过程中,用户也可以嵌入自己开发的其他任何算法。

下面以实现网站访问用户聚类为例,先来体验一下TipDM数据挖掘平台的魅力!

1.建设目标

全国大学生数据挖掘竞赛网站(www.tipdm.org)是一个致力于为高校师生提供各类数据挖掘资源、资讯和竞赛活动开展的综合性网站,高校师生可通过网站获取到所需的竞赛通知、教学资源、项目需求、培训课程等信息。访问网站的用户很多,但不同用户群体感兴趣的内容不一样,适合推荐的服务也不一样,有的用户对数据挖掘领域不是太熟悉,相关的技术还不熟悉,此时就需要提供相应的培训资源,有的用户是寻求企业级的数据挖掘服务,希望找到数据挖掘在企业方面的应用,此时就需要提供相应的企业应用服务资源。对于网站而言,可结合用户访问网站的行为,挖掘出不同用户群体,推荐匹配的服务,提高用户留存率。

来源:我是码农,转载请保留出处和链接!

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大规模数据处理实战--Spark

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