课程介绍Sark核心原理与实战[完]本课程《王磊-Sark核心原理与实践课程掌握亿级Sark数据分析之道》由千禧教育收集整理。Sark通过构建支持大数据和人工智能的统一数据分析平台，让大数据问题变得更容易，让更多的公司和机构从大数据中受益。作为大数据中最流行的分析工具，Sark博大精深，发展迅速，也影响和改变着我们每个人的工作和生活。掌握Sark，就是掌握大数据时代的脉搏。对于大数据开发工程师来说，掌握Sark非常重要。但是，如果您对Sark背后的原理没有很好的理解，您将无法充分利用Sark的功能。如何保证可扩展性和效率是数据模型设计的关键，也是学习Sark的难点之一。如何保证系统任务的长期稳定性和基于海量数据的任务调优，是学习Sark的另一个关键难点。导师介绍先生。王磊是《Offer来了：Java面试的核心知识.原理》和《Offer来了：Java面试的核心知识.架构》两本书的作者，拥有十多年的经验。丰富的物联网、大数据研发和技术架构经验，对物联网和大数据的原理和技术实现有深刻的理解。长期从事海外项目的研发和交付工作，在异地多活数据中心建设和高可用高并发系统设计方面具有丰富的实践经验。你会得到深入理解Sark内核原理；精通SarkAPI及使用场景；Sark性能调优方案综合解析；快速上手SarkML机器学习实践教学大纲|├──01-课程介绍.m429.65M|├──02-内容概述.m447.40M|├──03-Sark介绍与生态介绍.m473.03M|├──04-Sark原理与特点：模块概述+特点.m478.47M|├──05-Sark原理与特点：运行模式+集群组角色.m476.12M|├──06-Sark原理与特点：SarkJo运行流程.m488.56M|├──07-Sark运行环境安装：单机入门.m422.19M|├──08-Sark的运行环境安装：YARN入门实战.m428.22M|├──09-Sark批处理作业入门Demo.m442.98M|├──10-Sark流处理作业入门Demo.m438.50M|├──11-SarkRDD原理：RDD抽象及相关概念.m446.69M|├──12-SarkRDD原理：RDD依赖、Stage、RDD持久化、SarkPreferredLocatio和CheckPoit原理及使用.m425.00M|├──13-SarkRDD实战：如何使用外部数据集生成RDD？.m444.85M|├──14-SarkRDD实战：Traformatio和Actio概念，LazyLoad和SarkFuctio的三种实现.m498.25M|├──15-SarkRDD实战：常用变换原理与实战.m463.22M|├──16-SarkRDD实战：动作原理与实战，Sark广播变量原理与使用.m4102.15M|├──17-SarkSQL、DataFrame、DataSet原理及使用.m436.53M|├──18-SarkSQLJoi操作和SarkSQLFuctio.m470.45M|├──19-SarkSQL原理及执行过程.m422.73M|├──20-常用数据格式原理及使用：Sark中TEXT、CSV、JSON、PARQUET的使用.m4177.62M|├──21-常用数据格式的原理及使用：Sark.m439.93M中ORC、AVRO的使用|├──22-SarkCoecter：HDFS和HBae.m469.31M|├──23-SarkCoecter:MogoDB.m462.33M|├──24-SarkCoecter:Caadra.m425.52M|├──25-SarkCoecter：MySQL和Kafka.m463.02M|├──26-SarkCoecter:ElaticSearch.m426.51M|├──27-SarkStearmig原理与实践：创建SarkStreamig应用。m424.52M|├──28-SarkStearmig原理与实践：DStream操作、数据持久化与性能优化.m420.64M|├──29-SarkStructuredStearmig原理与实践：StructuredStreamig概念、特点、数据模型及应用实战.m427.70M|├──30-SarkStructuredStearmig原理与实战：StructuredStearmig事件时间、延迟数据处理策略、容错语义与编程模型.m439.89M|├──31-SarkStructuredStearmig原理与实践：StructuredStearmig时间窗操作、水位及数据更新方式.m4113.51M|├──32-SarkStructuredStearmig原理与实战：StreamJoi操作、重复数据处理、多Watermark处理策略、StructuredStearmig结果输出.m475.98M|├──33-Sark文件读写原理.m412.40M|├──34-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置和torageFractio设置.m419.72M|├──35-TakTuig：Executor数量内存和CPU配置，合理设置Parallelim，TakWaitigTimeTuig，BlacklitigTuig.m434.86M|├──36-失败重试和黑名单机制，推测执行，资源请求机制.m424.38M|├──37-SarkOYARN：客户端模式和集群模式.m429.67M|├──38-SarkOYARN：FIFOScheduler、CaacityScheduler原理及使用.m427.10M|├──39-SarkOYARN：YARNFairScheduler原理及使用及特点.m431.94M|├──40-Sark文件读写原理.m412.19M|├──41-内存调优：JVM内存调优、堆外内存设置和torageFractio设置。m419.98M|├──42-任务调优：Executor个数、内存和CPU配置、设置合理的并行度、任务等待时间调优、黑名单调优.m433.97M|├──43-DataTuig:DataLocality,RDDMultilexig,BroadCat,KryoSerializatioadCheckPoit.m441.52M|├──44-算子调优.m435.28M|├──45-SarkSQL调优和SarkStreamig调优.m416.73M|├──46-S公园数据倾斜问题处理.m411.36M|├──47-Sark机器学习概述：机器学习应用场景、分类及常用算法.m421.41M|├──48-机器学习过程：数据收集与存储、数据清洗与转换.m443.22M|├──49-机器学习过程：模型训练、模型测试、模型部署与集成、模型监控与反馈、数据探索与可视化.m423.48Mltrgt|├──50-Sark常用统计方法：基础统计、相关分析、数据采样.m437.87M|├──51-分类模型：概念和类型，线性回归和逻辑回归原理实现。m446.21M|├──52-分类模型：朴素贝叶斯原理实现、决策树原理实现和协同过滤原理.m462.67M|├──53-聚类模型：基于K-Mea的聚类算法原理实现.m423.03M|├──54-MLPiLie：如何通过SarkMLPiLie模式实现模型训练？.m417.68M|├──55-Sark3.0新功能概览.m429.41M|├──56-Sark未来趋势：为什么需要数据湖？.m48.76M|├──57-Sark未来趋势：DeltaLake原理.m414.89M|├──58-Sark未来趋势：DeltaLake实战.m431.92M|├──59-Sark应用扩展：大数据任务调度.m435.43M|├──60-结论.m417.14M|└──数据地址.txt0.05kSark极客时间...

2023-02-09 sparkrdd五大特性 spark rdd中没有的特性

资源介绍：资源大小：182MB目前，Sark已经成为分布式数据处理技术事实上的标准，并逐渐成为各大互联网公司的标准。对于任何数据领域的工程师来说，Sark开发是必备技能；想进大厂，必须有丰富的Sark性能调优经验。现实情况是，我们很容易快速开始开发应用程序，但我们并不总能找到有关应用程序执行性能的线索，例如：都是内存计算，为什么我使用RDD/DataFrameCache时性能会变差？网上有很多神奇的调优方法，我怎么就不行呢？并行度不低，为什么我的CPU使用率还是上不去？几乎所有的节点内存都分配给了Sark，为什么我的应用还是OOM？为此，我们特地请来了吴磊先生。基于多年的数据处理经验，他整理出了一套性能调优方法论，帮助您有效加速Sark作业的执行性能，同时也建立了面向性能的开发习惯。另外，他会教你如何创建分布式应用，让你从不同角度洞察汽油车彩票的趋势和趋势，让你在操控性能调教技巧上拥有一份“品质”和想法。飞跃”。你会得到Sark核心原理简单语言SarkSQL性能调优综合分析应用开发、配置项设置实用指南与你一起实现分布式应用程序文件目录开场演讲Sark性能调优，这些“套路”你应该掌握.m3Sark性能调优简介，你应该掌握这些“套路”.df01性能调优的必要性：Sark本身速度很快，为什么要调优？.m301性能调优的必要性：Sark本身速度很快，为什么要调优？.df02性能调优精髓：调优方法多种多样，从哪里入手？.m302性能调优精髓：调优方法多种多样，从哪里入手？.df03RDD：为什么必须了解弹性分布式数据集？.m303RDD：为什么必须了解弹性分布式数据集？.df04DAG和管道：什么是“内存计算”？.df04DAG和管道：什么是“内存计算”？.m305调度系统：“数据不动，代码动”是什么意思？.m305调度系统：“数据不动，代码动”是什么意思？.df06存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.m306存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.df07内存管理基础：Sark如何有效利用有限的内存空间？.df07内存管理基础：Sark如何有效利用有限的内存空间？.m308应用开发三原则：如何拓展开发边界？.m308应用开发三原则：如何拓展开发边界？.dfSark大数据...

2023-02-09 spark内存管理 spark 内存管理memorymanager

编辑评论：Sark大数据分析实用电子书完整版本站可供下载。这是一本Sark大数据开发的实用书籍。从零开始详细讲解项目建设、开发过程等。帮助您快速开始使用Sark大数据！Sark大数据分析实践总结这是一本根据应用场景讲解如何使用Sark进行大数据分析和应用构建的书。它以实用为导向。作者根据典型应用场景，抽象出通用模型和简化模型，方便读者从一个例子中得出推论，直接应用。本书首先从技术层面解释了Sark的机制、生态和开发相关内容；然后从应用的角度，讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等很多常见的大数据场景中的数据分析。在每个场景中，首先对场景进行抽象和概括，然后将Sark集成到其中构建数据分析算法和应用，最后结合其他开源系统或工具构建更丰富的数据分析管道。Sark大数据分析实战作者资料高燕杰毕业于中国人民大学，曾就职于微软亚洲研究院。开源技术爱好者，对Sark等开源大数据系统和技术有深入的了解和研究，有丰富的实践经验。本人较早接触和使用过Sark，熟悉Sark应用开发、Sark系统运维、测试。深入阅读Sark源码，了解Sark的运行机制，擅长Sark的查询优化。畅销书《Sark大数据处理：技术、应用和性能优化》。倪亚玉清华大学自动化系博士研究生，曾在微软亚洲研究院和IBM研究院实习。对大规模推荐系统和机器学习算法有深入的研究和丰富的实践经验。Sark大数据分析实战章节预览第一章Sark简介第2章Sark开发与环境配置第三章BDAS简介第4章Lamda架构日志分析流水线第五章基于云平台和用户日志的推荐系统第6章Twitter情绪分析第7章热点新闻分析系统第8章构建分布式协同过滤推荐系统第9章基于Sark的社交网络分析第10章基于Sark的海量新闻第11章构建分布式搜索引擎主题分析...

2022-05-13 spark推荐系统 spark推荐系统开发案例

编辑评论：SarkMachieLearigdf是免费下载的，这是一本关于Sark语音的学习书籍，从最基本的环境搭建到各种例子的实践，同学们可以在这里了解更多关于Sark语音的知识，如有需要欢迎您下载。Sark机器学习PDF简介《Sark机器学习》每一章都设计了案例研究，重点介绍机器学习算法，并结合实例讨论Sark的实际应用。书中没有疯狂的数据公式，而是从数据的准备和正确理解出发，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。Sark机器学习df作者信息NickPetreath是Grahflow的联合创始人。Grahflow是一家大数据和机器学习公司，专注于以用户为中心的推荐系统和客户服务智能。Nick拥有金融市场、机器学习和软件开发方面的背景，曾在高盛集团工作，然后在在线广告营销初创公司CogitiveMatchLimited（伦敦）担任研究科学家，然后负责数据科学和分析在非洲团队更大的社交网络Mxit。Nick是AacheSark项目管理委员会的成员。Sark机器学习df主要内容第一章Sark环境设置与操作第2章设计机器学习系统第3章Sark上的数据采集、处理和准备第4章构建基于Sark的推荐引擎第5章Sark构建分类模型第6章Sark构建回归模型第7章Sark构建聚类模型第8章Sark应用于数据降维第9章Sark高级文本处理技术第10章实时机器学习中的SarkStreamigSark机器学习df章节详解第1章“设置和运行Sark环境”将介绍如何为Sark框架安装和设置本地开发环境，以及如何使用AmazoEC2在云中创建Sark集群。之后，介绍了Sark编程模型和API。最后，分别用Scala、Java和Pytho创建了一个简单的Sark应用程序。第2章“设计机器学习系统”介绍了机器学习系统的一个实际示例。然后，将针对该案例设计对应于基于Sark的智能系统的高级架构。第3章“在Sark上获取、处理和准备数据”详细介绍了如何从各种免费的公共资源中获取用于机器学习系统的数据。我们将学习如何处理和清理数据，并使用可用的工具、库和Sark函数将其转换为具有可用于机器学习模型的特征的合规数据。第4章“构建基于Sark的推荐引擎”展示了如何创建基于协同过滤的推荐模型。该模型将用于向给定用户推荐商品，以及创建与给定商品相似的商品。本章还介绍了如何使用标准度量来评估推荐模型的性能。第5章“使用Sark构建分类模型”解释了如何创建二元分类模型并使用标准性能评估指标来评估分类性能。第6章“使用Sark构建回归模型”扩展了第5章中的分类模型以创建回归模型并详细说明回归模型的评估指标。第7章“使用Sark构建聚类模型”探讨了如何创建聚类模型以及相关评估方法的使用。您将学习如何分析和可视化聚类结果。第8章“SarkforDataDimeioalityReductio”将使用多种方法从数据中提取其内在结构并降低其维数。您将学习一些常见的降维方法以及如何应用和分析它们。在这里，我们还将讨论如何将降维的结果用作其他机器学习模型的输入。第9章“Sark中的高级文本处理技术”介绍了处理大规模文本数据的方法。这包括从文本中提取特征以及处理文本数据常见的高维特征的方法。第10章“用于实时机器学习的SarkStreamig”概述了SarkStreamig以及它如何在流数据的机器学习中支持在线和增量学习方法。...

2022-05-13 机器学习与数据挖掘 机器学习算法

编者评论：Sark高级数据分析第二版dfarkAdvacedDataAalyi是由著名大数据公司Cloudera的四位数据科学家共同编写的实用Sark手册，他们共同演示了几种使用Sark进行大规模数据分析的模式，并且每个模式都是独立的，编辑为大家整理了Sark高级数据分析第二版的df，欢迎下载简介ark高级数据分析是由著名大数据公司Cloudera的四位数据科学家共同编写的Sark实用手册，他们共同演示了使用Sark进行大规模数据分析的几种模式，每个模式都是自包含的。本书结合了Sark、统计方法和真实数据集，教读者如何通过示例解决分析问题。ark高级数据分析首先介绍Sark及其生态系统，然后详细介绍分类，协同过滤和异常检查等常用技术已应用于遗传学、安全和金融领域的多个模型。如果您对机器学习和统计有基本的了解，并且知道如何使用Java、Pytho或Scala进行编程，那么这些模式将非常有助于开发您自己的数据应用程序。关于作者SadyRyza是Cloudera的一名数据科学家，也是AacheSark项目的积极代码贡献者。在Cloudera领导Sark开发。他还是Hadoo项目管理委员会的成员。UriLaero是Cloudera的一名数据科学家，专注于Hadoo生态系统的Pytho部分。SeaOwe是Cloudera的EMEA数据科学总监，也是AacheSark项目的代码提交者。他创立了Oryx（前身为Myrrix），这是一个基于Sark、SarkStreamig和Kafka的Hadoo实时大规模学习项目。JohWill是Cloudera的数据科学高级总监，AacheCruch项目的发起人和副总裁。相关内容预览编辑推荐Sark作为一个计算框架，速度快，易于开发，可以兼顾批处理和实时数据分析。因此，很快被大量企业用户采用。随着近年来人工智能的兴起，它已成为分析和挖掘大数据的重要组成部分。重要的工具。本书由业内知名数据科学家撰写，通过丰富的示例展示了如何结合Sark、统计方法和真实数据集解决数据分析问题，涵盖模型构建和评估、数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果转化为生产应用程序，是使用AacheSark进行大数据分析和处理的实用集合。第2版包括对新版Sark最佳实践中使用的示例代码和材料的大量更新。本书涵盖的模式如下●音乐推荐和Audiocroler数据集●使用决策树算法预测森林植被●基于K-Mea聚类的网络流量异常检测●基于潜在语义算法的维基百科分析ltrgt●使用GrahX分析同伴网络●纽约出租车轨迹的时空数据分析●通过蒙特卡洛模拟评估金融风险●遗传数据分析和BDG项目●使用PySark和Thuder分析神经图像数据ark高级数据分析章节目录推荐的前言ix译者前言xi前言xiii前言xv第1章大数据分析11.1数据科学面临的挑战21、2了解AacheSark41.3关于本书51.4第二版注释6第2章使用Scala和Sark8进行数据分析2.1面向数据科学家的Scala92.2Sark编程模型102.3记录关联问题102.4小测试：Sarkhell和SarkCotext112.5从集群获取数据到客户端Cliet162.6从客户端发送代码到集群19ltrgt2.7从RDD到DataFrame202.8使用DataFrameAPI分析数据232.9DataFrame统计信息272.10DataFrame转置和重塑292.11DataFrame连接和特征选择322.12为生产准备模型332.13评估模型352.14总结36第3章音乐推荐和Audiocroler数据集373.1数据集383.2交替最小二乘推荐算法393.3准备数据413.4构建第一个模型443.5逐个检查推荐结果473.6E评估推荐质量503.7计算AUC513.8选择超参数533.9生成推荐553.10总结56第4章使用决策树算法预测森林植被584.1简介回归594.2向量和特征594.3样本训练604.4决策树和决策森林614.5Covtye数据集634.6准备数据644.7第一个决策树664.8决策树的超参数724.9决策树调优734.10重新审视分类特征774.11随机决策森林794.12进行预测814.13总结82章节5基于K-mea聚类的网络流定量异常检测845.1异常检测855.2K-Mea聚类855.3网络入侵865.4KDDCu1999数据集865、5聚类的初步尝试875.6K选择905.7基于SarkR的可视化925.8特征归一化965.9分类变量985.10使用标签的熵信息995.11聚类实践1005.12总结102第6章基于潜在语义分析算法的维基百科分析1046.1文档-术语矩阵1056.2获取数据1066.3分析与准备数据1076.4词形还原1096.5计算TF-IDF1106.6奇异值分解1116.7识别重要概念1136.8基于低维近似的查询和评分1176.9术语-术语相关性1176．10文档-文档相关性1196.11Documet-TermAffiity1216.12多词查询1226.13摘要123第7章分析伴随GrahX网络1247.1MEDLINE文档引文索引的网络分析1257.2获取数据1267.3使用ScalaXML工具解析XML文档1287.4分析MeSH主要主题1307.5使用GrahX构建关联网络1327.6理解网络结构1357.6.1连接组件1367.6.2度分布1387.7过滤噪声边缘1407.7.1处理EdgeTrilet1417.7.2分析去除噪声边缘的子图1427.8小世界网络144ltrgt7.8.1系统和聚类系数1447.8.2使用Pregel计算平均路径长度1457.9摘要150第8章纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析1518.1数据采集1528.2基于Sark的第三方库分析1538.3EriGeometryAPI地理空间使用Sray进行数据处理1538.3.1了解EriGeometryAPI1548.3.2GeoJSON简介1558.4纽约市出租车乘客数据的预处理1578.4.1非法记录处理在大规模数据中1598.4.2地理空间分析1628.5基于Sark的会话分析1658.6总结168第9章基于蒙特卡罗模拟的金融风险评估1709.1术语1719.2VaR计算方法1729.2.1方差-协方差方法1729.2.2历史模拟1729.2.3蒙特卡洛模拟1729.3我们的模型1739.4获取数据1739.5数据预处理1749.6确定市场因素的权重1779.7抽样1799.8运行实验1829.9可视化收益分布1859.10评估结果1869.11总结188第10章遗传数据分析和BDG项目19010.1分离存储和建模19110.2使用ADAMCLI导入遗传数据19310．3从ENCODE数据预测转录因子结合位点20110.4在千人基因组计划中查询基因型20710.5总结210第11章基于PySark和Thuder211的神经图像数据分析11.1PySark212简介11.2ThuderToolkit概述和安装21511.3使用Thuder215加载数据11.4使用Thuder221分类神经元rgt11.5摘要225作者介绍226封面介绍226...

2022-05-08 数据科学家百科 数据科学与数据科学家

编者的话：Sark快速数据处理PDF大数据是近年来备受关注的一个概念。今天，互联网继续发展并渗透到我们生活的方方面面，随之而来的是数据量的指数级增长。人类早已学会通过分析数据得出有价值的结论。有时，影响结论的因素过多，抽样数据无法有效保留所有因素的影响相关内容部分预览书籍介绍Sark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的开源通用并行分布式计算框架，支持内存计算、多迭代批处理、即席查询、流式处理等多种范式处理和图计算。Sark内存计算框架适用于各种迭代算法和交互式数据分析，能够提高大数据处理的实时性和准确性，并逐渐得到了阿里巴巴、百度、网易、英特尔等多家企业的支持。本书系统地讲解了如何使用Sark，包括如何在多台机器上安装Sark，如何配置Sark集群，如何以交互模式运行你的第一个Sark作业，以及如何在其上构建生产级Sark集群最重要的是。离线/独立工作，如何连接到Sark集群并使用SarkCotext，如何创建和保存RDD（弹性分布式数据集），如何使用Sark以分布式方式处理数据，如何设置Shark，以及将Hive查询集成到您的Sark作业、如何测试Sark作业以及如何提高Sark作业的性能。图书目录译者前言作者简介前言第1章安装Sark并搭建Sark集群1.1在单机上运行Sark1.2在EC2上运行Sark1.3在ElaticMaReduce上部署Sark1.4使用Chef(ocode)部署Sark1.5在Meo上部署Sark1.6在Yar上部署Sark1.7通过SSH部署集群1.8链接和参考资料1.9总结第2章使用Sarkhell2.1加载简单的文本文件2.2使用Sarkhell运行逻辑回归2.3从S3交互式加载数据2.4总结第3章章节构建和运行Sark应用程序3.1使用t构建Sark作业3.2使用Mave构建Sark作业3.3使用其他工具构建Sark作业3.4总结第4章创建SarkCotext4.1Scala4.2Java4.3Java和Scala共享的API4.4Pytho4.5链接和参考4.6总结第5章加载和保存数据5.1RDD5.2将数据加载到RDD5.3保存数据5.4连接和引用5.5总结第6章操作RDD6.1在Scala和Java中操作RDD6.2使用Pytho操作RDDrgt6.3链接和参考6.4总结第7章Shark-Hive和Sark综合使用7.1为什么使用HiveShark7.2安装Shark7.3运行Shark7.4加载数据rgt7.5在Sark程序中运行HiveQL查询7.6链接和参考7.7总结第8章测试8.1使用Java和Scala进行测试8.2使用Pytho进行测试8.3链接和参考8.4总结第9章提示和技巧9.1日志位置9.2并发限制9.3内存使用和垃圾收集9.4序列化9.5IDE集成环境9.6Sark和其他语言gt9.7安全提示9.8邮件列表9.9链接和参考9.10摘要...

2022-05-06 spark scala 数据清洗 spark scala教程

小编点评：arkfat大数据分析df百度云大数据是近年来备受关注的一个概念。如今，互联网不断发展，逐渐渗透到我们生活的各个层面，随之而来的是数据量呈指数级增长。使用Sark进行大规模数据分析的实战合集由著名大数据公司Cloudera的数据科学家编写。有需要就下载吧相关内容部分预览简介使用Sark进行大规模数据分析的实用指南，由知名大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先以数据科学和大数据分析方面的广泛背景解释了Sark，然后介绍了使用Sark和Scala进行数据处理的基础知识，然后讨论了如何使用Sark进行机器学习，并介绍了一些在常见应用中最常用的算法。此外，还收集了一些更新颖的应用，例如查询维基百科或通过文本隐含语义关系分析遗传数据。Sarkfat大数据分析目录第1章Sark数据分析简介11.1什么是Sark11.2统一的软件栈21.2.1星火核心21.2.2SarkSQL31.2.3SarkStreamig31.2.4MLli31.2.5GrahX31.2.6集群管理器41.3Sark4的用户和使用1.3.1数据科学任务41.3.2数据处理应用51.4Sark5简史1.5Sark版本和发行版61.6Sark的存储层次结构6第2章Sark下载和入门72.1下载Sark72.2Sark9中的Pytho和Scalahell2.3Sark核心概念介绍122.4独立应用程序142.4.1初始化SarkCotext152.4.2构建独立应用程序162.5总结19SarkFat大数据分析分析Sark是一种流行的大数据集群计算框架，被大数据工程师、大数据科学家和大数据分析师普遍用于各种用例。根据具体情况，每种用户类型都需要一定范围的数据访问权限。与Preto等其他具有内置授权框架和细粒度访问控制的大数据引擎不同，Sark可以直接访问存储在QuoleMetatore中的所有表和资源（利用AacheHive）。这不仅是一个安全问题，并阻碍增长和企业采用。因此，我们有必要在Quole平台上引入一个新的Sark数据访问控制框架。1、目标1、以下是在引入Sark访问控制框架时需要考虑的一些最重要的设计目标：2、细粒度的访问控制应该统一应用于各种大数据引擎。3、必须通过任何引擎查看或编辑策略，以提供一致且可预测的行为。4、支持SarkSQL访问方式，例如数据帧或SQL语句。5、该框架必须易于与HiveAuthorizatio或AacheRager等各种策略管理器集成。2、实现细节考虑到这些要求，我们决定实施Hive授权作为我们的第一个策略管理器。Hive授权策略存储在QuoleMetatore中，它充当共享的中心组件，并存储与Hive资源相关的元数据，例如Hive表。在访问Hive表或添加和修改这些策略时，Sark尊重存储在QuoleMetatore中的策略。总之，我们实现了一个与今天的AacheHive或Preto相同的SQL标准访问控制层。以下部分详细描述了架构并提供了一个如何工作的示例。3、建筑授权逻辑嵌入在SarkCatalyt框架的解析器层中。分析工具的规则负责解析“数据库”、“表”、“列”等实体。从计划中提取有关不同已解析实体的信息，并将其传递给Hive授权方，该授权方已经拥有有关用户的信息。然后，Hive授权方使用QuoleMetatore中存在的安全策略执行资源级别检查，如果用户缺乏运行权限以引发HiveAcceCotrolExcetio，则停止执行查询。4、限制表级访问1、假设我们有一个Hive表“alary”，其定义如下：出于数据治理目的，应允许属于财务团队的用户“Jae”访问这些表，而应限制IT用户“Roi”访问这些表。2、任何属于“admi”角色的用户都可以通过以下步骤限制对该表的访问：A.创建一个新角色并将该角色授予应该有权访问该表的用户，在本例中为用户“Jae”。(uer)qlgt设置角色管理员；(uer/admi)qlgt创建角色财务；(uer/admi)qlgt向用户Jae授予资金；B.为“财务”角色提供“选择”权限。（用户/管理员）SQLgtGratGratoPayrolltoSelectRole3、当“Jae”在承担“SETROLEALL”命令授予的所有角色后访问表时，将显示以下结果。C4、当“Roi”或任何其他没有被赋予“Fiace”角色的用户尝试相同的过程时，我们可以预期会发生这种情况5、限制列和行访问可以通过视图实现高级用例，例如限制列或行访问。例如，假设我们有一个名为“fiace_iter”的新角色，它不能访问“alary”表中的“alary”列，而只能访问与“fiace”部门关联的行。A.和以前一样，任何属于admi角色的用户都可以创建一个包含三列（em_id、em_ame、det_ame）的新视图，在det_ame上添加一个过滤器，并提供Fiace-iter角色。访问这个新视图而不是基表。SarkFat大数据分析分析-AAA教育www.aaa-cg.com.c(uer)qlgt设置角色管理员；(uer/admi)qlgtCREATEVIEWayroll_viewAS从工资单中选择em_id、em_ame、det_amedet_ame='财务'(uer/admi)qlgtGRANTSELECTONayroll_viewTOROLEfiace_iterB.分配了“fiace_iter”角色的用户可以担任该角色并访问视图。结果如下：(uer)SQLgtSETROLEfiace_iterC.由于此角色未授予对基表的访问权限，因此如果用户尝试访问未经授权的数据，我们将收到HiveAcceCotrolExcetio。...

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编辑点评：深入理解ark核心思想及源码分析df本书对Sark源代码进行了全面深入的分析，旨在为优化、定制和扩展Sark提供原则性指导。阿里巴巴集团专家极力推荐，由阿里巴巴资深Java开发人员和大数据专家撰写，Sark以其先进的设计理念迅速成为社区热门项目相关内容部分预览书籍介绍本书对Sark源代码进行了全面深入的分析，旨在为优化、定制和扩展Sark提供原则性指导。阿里巴巴集团专家强烈推荐，由阿里巴巴资深Java开发人员和大数据专家撰写。本书对Sark的核心模块、部署和协作模块的实现原理和使用技巧进行了深入的分析和解读。本书分为三个部分：准备（第1-2章），介绍Sark的环境搭建、设计理念和基本架构，帮助读者了解一些背景知识。核心设计（第3-7章），重点介绍SarkCotext初始化、存储系统、任务提交与执行、计算引擎与部署模式原理及源码分析。通过本节的内容，读者可以通过源码分析更深入地了解Sark的核心设计和实现，从而在实际使用中快速解决线上问题并调优性能。Exteio（第8-11章），主要讲解基于Sark核心的各种扩展和应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流计算框架SarkStreamig、图计算框架GrahX，机器学习库MLli等。通过阅读本部分，读者可以拓展Sark在实际项目中的应用场景，让Sark焕发新生。图书目录目录前言准备工作第一章环境准备21.1运行环境准备21.1.1安装JDK31.1.2安装Scala31.1.3安装Sark41.2Sark初体验41.2.1运行ark-hell41.2.2执行字数51.2.3分析ark-hell71.3读取环境准备111.4Sark源码编译与调试131.5总结17第2章Sark设计理念及基本架构182.1初识Sark182.1.1HadooMRv1的局限性182.1.2Sark使用场景202.1.3Sark特性202.2Sark基础知识202.3Sark基本设计思路222.3.1Sark模块设计222.3.2Sark模型设计242.4Sark基本架构252.5总结26核心设计第3章SarkCotext初始化283.1SarkCotext概述283.2创建执行环境SarkEv303.2.1安全MaagerSecurityMaager313.2.2Akka-基于分布式消息系统ActorSytem313.2.3映射任务输出跟踪器maOututTracker323.2.4实例化ShuffleMaager343.2.5Shuffle线程内存管理器ShuffleMemoryMaager343.2.6块传输服务BlockTraferService353.2.7BlockMaagerMater35简介3.2.8创建块管理器BlockMaager363.2.9创建广播管理器Broadcat-Maager36ltrgt3.2.10创建缓存管理器CacheMaager373.2.11HTTP文件服务器HttFile-Server373.2.12创建测量系统MetricSytem393.2.13创建SarkEv403.3创建metadataCleaer413.4SarkUI详细423.4.1liteerBu详细433.4.2构造JoProgreLiteer463.4.3SarkUI的创建和初始化473.4.4SarkUI页面布局和显示493.4.5SarkUI启动543.5Hadoo相关配置和Executor环境变量543.5.1Hadoo相关配置资料543.5.2执行器环境变量543.6创建任务调度器TakScheduler553.6.1创建TakSchedulerIml553.6.2初始化TakSchedulerIml573.7创建并启动DAGScheduler573.8启动TakScheduler603.8.1创建LocalActor603.8.2ExecutorSource62的创建和注册3.8.3ExecutorActor64的构建和注册3.8.4Sark自己的ClaLoader的创建643.8.5启动Executor的心跳线程663.9启动测量系统MetricSytem693.9.1注册Source703.9.2注册Sik703.9.3将Jetty的Servlet-CotextHadler71添加到Sik3.10创建并启动ExecutorAllocatio-Maager723.11CotextCleaer创建和启动73ltrgt3.12Sark环境更新743.13创建DAGSchedulerSource和BlockMaagerSource763.14标记SarkCotextActive773.15总结78第4章存储架构794.1存储架构概述794.1.1块管理器BlockMaager的实现794.1.2SarkStorageA架构814.2Shuffle服务和客户端834.2.1Block的RPC服务844.2.2构造传输上下文Traort-tCotext854.2.3RPC客户端工厂Traort-ClietFactory864.2.4Netty服务器TraortServer874.2.5获取远程huffle文件884.2.6上传huffle文件894.3BlockMaagerMater对Block-Maager90的管理4.3.1BlockMaagerMaterActor904.3.2询问Driver并获得回复方法924.3.3向BlockMaagerMater注册BlockMaagerId934.4磁盘块管理器DikBlockMaager944.4.1DikBlockMaager94的构造过程4.4.2获取磁盘文件方法getFile964.4.3创建临时Block方法create-TemShuffleBlock964.5磁盘存储DikStore974.5.1NIO读取方法getByte974.5.2NIO写入方法utByte984.5.3数组写入方法utArray984.5.4迭代器写入方法utIterator984.6内存存储MemoryStore994.6.1数据存储方法utByte1014.6.2Iterator写入方法utIterator详情1014.6.3安全展开方法urollSafely1024.6.4确认空闲内存方法eureFreeSace1054.6.5内存写入方法utArray1074.6.6尝试写入内存方法tryToPut1084.6.7获取内存数据方法getByte1094.6.8获取数据方法getValue1104.7TachyotoreTachyoStore1104.7.1Tachyo111介绍4.7.2TachyoStore112的使用4.7.3Tachyo内存写入方法utItoTachyoStore1134.7.4序列化数据getByte113的获取方法4.8BlockMaagerBlockMaager1144.8.1从内存中取出方法droFrom-Memory1144.8.2状态报告方法reortBlockStatu1164.8.3单对象块写入方法utSigle1174.8.4序列化字节块写入方法utByte1184.8.5数据写入方法doPut1184.8.6数据块备份方法relicate1214.8.7创建DikBlockOjectWriter方法getDikWriter1254.8.8获取本地块数据方法getBlockData1254.8.9获取本地huffle数据方法doGetLocal1264.8.10获取远程Block数据方法doGetRemote1274.8.11获取Block数据方法get1284.8.12数据流系列alizatio方法dataSerializeStream129ltrgt4.9metadataCleaer和roadcatCleaer1294.10缓存管理器CacheMaager1304.11压缩算法1334.12磁盘写入实现DikBlockOjectWriter1334.13块索引ShuffleMaagerIdexShuffleBlockMaager1354.14ShuffleMemoryMaagerShuffleMemoryMaager137rgt4.15总结138第五章任务提交与执行1395.1任务概述1395.2广播Hadoo配置信息1425.3RDD转换与DAG构建1445.3.1为什么需要RDD1445.3.2RDD实现分析1465.4任务提交1525.4.1任务提交准备1525.4.2FialStage创建和阶段划分1575.4.3创建Jo1635.4.4提交Stage1645.4.5提交Tak1655.5执行任务1765.5.1状态更新1765.5.2任务恢复1775.5.3任务运行1785.6任务执行的后续处理1795.6.1度量统计和执行结果lt序列化1795.6.2内存回收1805.6.3执行结果处理1815.7总结187第六章计算引擎1886.1迭代计算1886.2什么是huffle1926.3Ma端计算结果缓存处理1946.3.1Ma端计算结果缓存聚合1956.3.2Ma端计算结果简单缓存2006.3.3容量限制201ltrgt6.4Ma端计算结果持久性2046.4.1溢出分区文件2056.4.2排序和分区分组2076.4.3分区索引文件2096.5reduce端读取中间计算结果2106.5.1获取ma任务状态2136.5.2划分本地和远程Block2156.5.3获取远程Block2176.5.4获取本地lock2186.6Reduce端计算2196.6.1如何同时处理多个ma任务的中间结果2196.6.2reduce端对缓存中的中间计算结果进行聚合和求和排序2206.7Ma端和reduce端组合分析2216.7.1ma端溢出分区文件，reduce端合并和组合221ltrgt6.7.2ma端的简单缓存、排序和分组，reduce端的分组Ed-merge和组合2226.7.3ma端缓存中的聚合和排序组，并在reduce上组合-ide2226.8总结223第7章部署模式2247.1本地部署模式2257.2本地集群部署模式2257.2.1SLocalSarkCluter226的启动7.2.2CoareGraiedSchedulerBacked236的启动7.2.3启动ACliet2377.2.4资源调度2427.2.5本地集群模式下的任务执行2537.3单机部署模式2557.3.1启动单机模式2557.3.2启动Mater分析2577.3.3启动Worker分析2597.3.4启动DriverA应用分析2617.3.5Stadaloe模式下的任务执行2637.3.6资源回收2637.4容错机制2667.4.1Executor异常退出2667.4.2Worker异常退出2687.4.3Mater异常退出2697.5其他部署方案2767.5.1YARN2777.5.2Meo2807.6总结282扩展第8章SarkSQL2848.1SarkSQL整体设计2848.1.1传统关系型数据库SQL操作原理2858.1.2SarkSQL操作架构2868.2字典表目录2888.3Tree和TreeNode2898.4词法解析器Parer的设计与实现2938.4.1SQL语句解析入口2948.4.2建表语句解析器DDLParer2958.4.3方位L语句解析器SqlParer2968.4.4Sark代理解析器SarkSQLParer2998.5Rule和RuleExecutor3008.6Aalyzer和Otimizer302的设计与实现8.6.1SytaxAalyzer3048.6.2OtimizerOtimizer305rgt8.7生成物理执行计划3068.8执行物理执行计划3088.9Hive3118.9.1HiveSQLParer3118.9.2HiveSQL元数据分析3138.9.3HiveSQL物理执行计划3148.10应用示例：JavaSarkSQL3148.11总结320第9章流计算3219.1SarkStreamig总体设计3219.2StreamigCotext初始化3239.3输入流接收器规范Receiver3249.4数据流抽象DStream3259.4.1Dtream326离散化9.4.2数据源输入流IutDStream3279.4.3Dtream转换并构建DStreamGrah3299.5流计算执行流程分析3309.5.1流计算示例CutomReceiver3319.5.2SarkStreamig执行环境搭建3359.5.3任务生成过程3479.6窗口操作3559.7应用示例3579.7.1安装moquitto3589.7.2启动moquitto3589.7.3MQTTWordCout3599.8总结361第10章图计算36210.1SarkGrahX整体设计36210.1.1图计算模型36310.1.2属性图365ltrgt10.1.3GrahX类继承系统36710.2图操作36810.2.1属性操作36810.2.2结构操作36810.2.3连接操作36910.2.4聚合操作37010.3PregelAPI37110.3.1Dijktra算法37310.3.2Dijktra实现37610.4图构造37710.4.1从边列表加载图37710.4.2在图中创建图的方法37710.5顶点集合抽象VertexRDD37810.6边集抽象EdgeRDD37910.7图分割38010.8常用算法38210.8.1页面排名38210.8.2连通分量的应用38610.8.3三角关系统计38810.9应用实例39010.10总结391第11章机器学习39211.1机器学习简介39211.2SarkMLli总体设计39411.3数据类型39411.3.1局部向量39411.3.2标记39511.3.3局部矩阵39611.3.4分布矩阵39611.4基本统计39811.4.1汇总统计39811.4.2相关统计39911.4.3分层抽样40111.4.4假设检验40111.4.5随机数生成40211.5分类和回归40511.5.1数学公式40511.5.2线性回归40711.5.3分类40711.5.4回归41011.6决策树41111.6.1基本算法41111.6.2使用示例41211.7随机森林41311.7.1基本算法41411.7.2使用示例414ltrgt11.8渐变提升决策树41511.8.1基本算法41511.8.2使用示例41611.9朴素贝叶斯41611.9.1算法原理41611.9.2使用示例41811.10保序回归41811.10.1算法原理41811.10.2使用示例41911.11协同过滤41911.12聚类42011.12.1K-mea42011.12.2高斯混合42211.12.3快速迭代聚类42211.12.4潜在狄利克雷分配42211.12.5流式K-mea42311.13降维42411.13.1奇异值分解42411.13.2主成分分析42511.14特征提取与变换42511.14.1词频反演42511.14.2词向量变换42611.14.3标准尺度42711.14.4归一化尺度42811.14.5卡方特征选择器42811.14.6Hadamard乘积42911.15频繁模式挖掘42911.16预测模型标记语言43011.17管道e43111.17.1管道如何工作43211.17.2管道简介API43311.17.3交叉验证43511.18总结436附录AUtil437附录BAkka446附录CJetty450附录DMetric453附录EHadoo字数统计456附录FCommadUtil458附录GNetty461附录H源代码编译错误465深入了解Sark部署及工作原理1、Sark概述Sark是加州大学伯克利分校AMP实验室开源的通用分布式并行计算框架，现已成为Aache软件基金会的顶级开源项目。Sark支持多种编程语言，包括Java、Pytho、R和Scala，虽然Sark也支持Hadoo的底层存储系统HDFS，但Sark并不依赖Hadoo。1.1Sark和HadooSark是基于HadooMaReduce算法的分布式计算，具有HadooMaReduce的优点，具有更高的计算速度。Sark的执行速度比Hadoo快，主要原因是：在一次MaReduce操作后，Hadoo会将内存中数据的操作结果写入磁盘，而在第二次MaReduce操作中，会从磁盘读取数据，对磁盘进行两次操作，/>增加冗余IO消耗；而Sark总是将数据缓存在内存中，运行时直接从内存中读取数据，只有在必要时才将部分数据写入磁盘。此外，Sark使用最先进的DAG（有向无环图）调度程序、查询优化器和物理执行引擎来实现批处理和流数据的高性能。据Sark官网介绍，相比Hadoo，Sark可以实现100倍以上的运行负载。（图片来源：AacheSark™）1.2Sark架构与生态Sark除了SarkCore之外还包含多个组件。目前，有四个主要组件：SarkSQL、SarkStreamig、MLli和GrahX。这四个组件加上SarkCore构成了Sark生态系统。通常，我们正在编写一个Sark应用程序，该应用程序需要SarkCore和其余4个组件中的至少一个。Sark的整体架构如下图所示：SarkCore：是Sark的核心，主要负责任务调度等管理功能。SarkCore的实现依赖于RDD（弹性分布式数据集，弹性分布式数据集）的程序抽象概念。SarkSQL：是Sark用于处理结构化数据的模块。该模块旨在将熟悉的SQL数据库查询与更复杂的基于算法的分析相结合。SarkSQL支持开源Hive项目及其类似SQL的HiveQL查询语法。SarkSQL还支持JDBC和ODBC连接，可以直接连接到现有数据库。SarkStreamig：该模块主要针对流数据的处理，支持流数据的可扩展容错处理，可以与Flume（针对数据日志优化的系统）和Kafka（针对分布式消息优化的流）集成处理平台）和其他已建立的数据源集成。SarkStreamig的实现也使用了RDD抽象的概念，使得在编写流式数据（例如批量历史日志数据）的应用程序时更加灵活和容易实现。MLli：主要应用于机器学习领域，实现了一系列常用的机器学习和统计算法，如分类、回归、聚类、主成分分析等算法。GrahX：该模块主要支持数据图的分析计算，支持PregelAPI版本的图处理。GrahX包含了很多很好理解的图算法，比如PageRak。1.3火花工作模式Sark有多种操作模式。从图2可以看出Sark支持本地运行模式（Localmode）、独立运行模式（Stadaloemode）、Meo、YARN（YetAotherReourceNegotiator）、Kuerete模式等。本地运行模式是Sark中最简单的模式，也称为伪分布式模式。独立运行模式是Sark自带的集群管理模式。Meo和YARN也是常用的集群管理模式。与Meo和YARN相比，tadaloe模式在集群中部署是最简单、最容易的。Kuerete是一个开源系统，用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序。Sark底层还支持多种数据源，可以从其他文件系统读取数据，如HDFS、AmazoS3、Hyertale、HBae等。Sark对这些文件系统的支持也丰富了Sark的运行环境整个Sark生态系统。2、Sark部署方式Sark支持多种分布式部署模式，主要支持三种部署模式：Stadaloe、SarkoYARN和SarkoMeo。Stadaloe模式是Sark自带的集群管理模式，即独立模式，自带完整的服务，可以独立部署到集群中，不依赖任何其他资源管理系统。它是Sark实现的一个资源调度框架，其主要节点有Driver节点、Mater节点和Worker节点。独立模式也是最简单和最容易部署的模式。SarkoYARN模式，即Sark在HadooYARN框架上运行的模式。HadooYARN（YetAotherReourceNegotiator，又一个资源协调器）是一种新的Hadoo资源管理器，它是一个通用的资源管理系统，为上层应用提供统一的资源管理和调度。SarkoMeo模式，一种Sark在AacheMeo框架之上运行的模式。AacheMeo是一个更强大的分布式资源管理框架，负责分配集群资源，它允许在其上部署许多不同的框架，包括YARN。它被称为分布式系统的内核。三种架构均采用Mater/Worker（Slave）架构，Sark分布式运行架构大致如下：本文主要介绍Sark的Stadaloe模式的部署。3、环境准备出于学习目的，本文将Sark部署在安装了CetOS7的VirtualBox虚拟机中。搭建Sark集群需要准备以下文件和环境：jdk-8u211-liux-x64.tar.gzark-2.4.3-i-hadoo2.7.tgz3个独立的CetOS7虚拟机系统，机器集群规划如下：-->...

2022-05-06 spark架构 spark架构原理

编辑点评：Sark大数据处理技术应用及性能优化PDF版这是基于最新技术版本对Sark进行系统、全面、详细的讲解。作者结合了他在微软和IBM的实践经验以及对Sark源代码的研究。它系统、全面、详细地解释了Sark。BDAS生态系统的功能、原理和机制、技术细节、应用方法、性能优化及相关技术的使用图书相关内容的部分预览简介这是基于最新技术版本对Sark进行系统、全面、详细的讲解。作者结合自己在微软和IBM的实践经验以及对Sark源代码的研究。首先从技术层面阐述了Sark的架构、工作机制、安装部署、开发环境搭建、计算模型、Bechmark、BDAS等；代表性案例；最后，讨论Sark性能优化。这是基于最新技术版本对Sark进行系统、全面、详细的讲解，作者根据他在微软和IBM的实践经验以及对Sark源代码的研究编写而成。首先从技术层面阐述了Sark的架构、工作机制、安装部署。开发环境搭建、计算模型、Bechmark、BDAS等；然后从应用的角度解释一些简单而有代表性的案例；最后，讨论一下Sark的性能优化。Sark使用范围Sark已经在全球范围内广泛使用，无论是英特尔、雅虎、Twitter、阿里巴巴、百度、腾讯等国际互联网巨头，还是一些尚处于成长阶段的小公司，都在使用Sark。本书的作者根据他在微软和IBM实践Sark的经验和经验编写了这本书。站在初学者的角度，不仅系统全面的讲解了Sark的各种功能以及使用方法，还深入探讨了Sark在BDAS生态系统中的工作机制、运行原理等技术。还有一些操作案例可以帮助没有经验的读者快速掌握Sark。更重要的是，本书还讨论了Sark性能优化。目录前言第1章Sark简介11.1什么是Sark11.2Sark生态系统BDAS41.3Sark架构61.4Sark分布式架构和单机多核架构异同91.5Sark10的企业应用1.5.1Sark在亚马逊的应用111.5.2Sark在Yahoo!的应用151.5.3Sark在西班牙的电信应用171.5.4Sark在淘宝的应用181.6章节总结20第二章Sark集群的安装与部署212.1安装Sark21的部署和部署2.1.1在Liux集群上安装和配置Sark212.1.2在Widow上安装和配置Sark302.2Sark集群初试332.3章节总结35第3章Sark计算模型363.1Sark程序模型363.2弹性分布式数据集373.2.1RDD简介383.2.2RDD与分布式共享的异同内存383.2.3Sark数据存储393.3Sark算子分类与函数413.3.1值转换算子423.3.2键值转换算子493.3.3ActioOerator533.4章节总结59第4章Sark工作机制详解604.1Sark应用执行机制604.1.1Sark执行机制m概述604.1.2Sark应用概念62ltrgt4.1.3应用提交和执行模式634.2Sark调度和任务分配模块654.2.1Sark应用之间的调度664.2.2Sark应用程序中的作业调度674.2.3Stage和TakSetMaager调度方法724.2.4任务调度744.3SarkI/O机制774.3.1序列化774.3.2压缩784.3.3Sark块管理804.4Sark通信模块934.4.1通信框架AKKA944.4.2Cliet、Mater和Worker之间的通信95ltrgt4.5容错机制1044.5.1沿袭机制1044.5.2Checkoit机制1084.6Shuffle机制1104.7章节总结119第5章Sark开发环境配置及流程1205.1Sark应用开发环境配置1205.1.1使用ItellijSark开发程序1205.1.2使用Eclie开发Sark程序1255.1.3使用SBT构建Sark程序1295.1.4使用SarkShell开发和运行Sark程序1305.2远程调试Sark程序1305.3Sark编译1325.4配置Sark源码阅读环境1355.5章节总结135第六章Sark编程实战1366.1WordCout1366.2ToK1386.3中位数1406.4倒排指数1416.5CoutOce1436.6倾斜连接1446.7股票趋势预测1466.8章节摘要153第7章基准使用详情1547.1Bechmark154简介7.1.1ItelHiech和BerkeleyBigDataBech1557.1.2HadooGridMix1577.1.3Bigech、BigDataBechmark和TPC-DS1587.1.4其他基准1617.2基准组合1627.2.1数据集1627.2.2工作负载1637.2.3指标1677.3基准使用1687.3、1使用Hiech1687.3.2使用TPC-DS1707.3.3使用BigDataBech1727.4章节总结176第8章BDAS介绍1778.1SQLoSark1778.1.1使用SarkSQL的理由1788.1.2SarkSQL架构分析1798.1.3Shark简介1828.1.4HiveoSark1848.1.5未来展望1858.2SarkStreamig1858.2.1SarkStreamig简介1868.2.2SarkStreamig架构1888.2.3SarkStreamig原理解析1898.2.4SarkStreamig调优198ltrgt8.2.5SarkStreamig实例1988.3GrahX2058.3.1GrahX介绍2058.3.2GrahX使用2068.3.3GrahX架构2098.3.4运行示例2118.4MLli2158.4.1MLli介绍2178.4.2MLli数据存储2198.4.3将数据转换为向量（向量空间模型VSM）2228.4.4MLli中的聚类和分类2238.4.5算法应用实例2288.4.6电影推荐使用MLli2308.5章节总结237第9章Sark性能调优2389.1配置参数2389.2调优技术2399.2.1调度和分区优化2409.2.2内存存储优化2439.2.3网络传输优化2499.2.4序列化和压缩2519.2.5其他优化方法2539.3章节总结255Sark大数据统计计算性能优化在正常的大数据计算中，或多或少都会存在性能瓶颈或性能优化问题，主要有以下几种情况：(1)通过设置ark提交参数，增加executor个数或者executor-memory可以解决，这类问题属于第一类。(2)数据量太大。即使修改了提交参数，内存使用也会超过容器的内存值，会被杀死。本文主要讨论第二种。第二种，根据数据的分布情况，有以下几种情况，可以分别研究讨论：2.1按key分组时，key的个数不是很大，但是同一个key分组后的数据量很大。2.2原来有很多key。即使有分组，单个组的数据很少，但是组太多，而且（在没有调整分区之前）单个容器要处理的任务很多。对于2.1的问题：主要是增加组，这样可以保证减少每组的数据，从而避免内存溢出。伪代码如下，假设row的第一个值作为聚合键：dataRdd.ma(x=gt((ewRadom).extIt(10)+"_"+row(0).aItaceOf[Strig],x))//第一步添加一个随机数key（增加数据的分组）.reduceBykey((x:Row,y:Row)=gt{...})//做第一次聚合.ma(x=gt(x._1.lit("_")(1),x._2))//去掉随机数前缀.reduceBykey((x:Row,y:Row)=gt{...})//做第二次聚合对于2.2的数据情况，如果数据字段都是基本类型和字符串类型，建议使用reduceBykey代替grouBykey（减少网络传输开销）。如果有类似复杂组合类型字段的复杂字段Array[Struct[]]，在进行reduceBykey时，行间转换往往比较困难，只能使用grouByKey。如何优化这类问题目前只能通过增加聚合分区的数量来解决（当然可以同时增加资源）grouByKey(key,umPartio)reduceByKey(key,umPartio)通过增加umPartio个artitio，减少每个tak处理artitio的数据，避免内存溢出，超过容器指定的大小。备注：特别是使用ark-ql的项目，一定要注意ql的性能，不要造成全表扫描，同样会消耗内存。如何检查是否引起全表扫描，可以查看ql的执行计划在hive-hell的命令窗口中：解释elect*fromxxx...可以通过查看行数来定义。...

2022-05-06 spark架构 spark架构原理

编者注：ark编程指南df中文版Sark是一个类似于HadooMaReduce的通用并行框架，由UCBerkeleyAMP实验室（加州大学伯克利分校的AMP实验室）开源。从高层的角度来看，每个Sark应用程序都包含一个驱动程序，用于执行用户主函数并在集群上运行各种并行操作相关内容部分预览书籍介绍Sark是加州大学伯克利分校AMP实验室（AMPLaofCaliforia,Berkeley）开源的类似HadooMaReduce的通用并行框架，Sark具有HadooMaReduce的优点；但与MaReduce不同的是Jo的中间输出结果可以存储在内存中，因此，不再需要读写HDFS，因此Sark可以更好地应用于需要迭代的MaReduce算法，例如数据挖掘和机器学习。Sark是一个类似于Hadoo的开源集群计算环境，但两者之间存在一些差异，这使得Sark在某些工作负载上表现出色，换句话说，Sark支持内存中的分布式数据集，除了能够提供交互式查询，还可以针对迭代工作负载进行优化。Sark是用Scala语言实现的，它使用Scala作为其应用程序框架。与Hadoo不同，Sark和Scala紧密集成，Scala可以像操作原生集合对象一样轻松地操作分布式数据集。虽然创建Sark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但它实际上是对Hadoo的补充，可以在Hadoo文件系统上并行运行。通过名为Meo的第三方集群框架支持此行为。Sark由UCBerkeley的AMP实验室（算法、机器和人员实验室）开发，用于构建大规模、低延迟的数据分析应用程序。如何连接到SarkSark1.3.0仅支持Pytho2.6或更高版本（但不支持Pytho3）。它使用标准的CPytho解释器，因此也可以使用NumPy等C库。您可以通过Sark目录中的i/ark-umit脚本在Pytho中运行Sark应用程序。此脚本加载Sark的Java/Scala库，并允许您将应用程序提交到集群。你可以执行i/yark来打开Pytho的交互式命令行。如果您希望访问HDFS上的数据，则需要为您正在使用的HDFS版本建立PySark连接。此第三方分发页面上列出了常见的HDFS版本标签。最后，您需要将一些Sark类导入您的程序。添加以下行：从yark导入SarkCotext，SarkCof什么是火花一般来说，每个Sark应用程序。两者都包含一个驱动程序。它执行用户的主要功能，在集群上执行各种并行操作。Sark提出的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD)。它是元素的集合，在集群的节点之间划分，可以并行操作。RDD可以从HDFS（或任何其他支持Hadoo的文件系统）上的文件创建，也可以通过在驱动程序中转换现有的Scala集合来创建。用户还可以指示Sark将RDD保留在内存中，以便在并行操作中有效地重用它。最后，RDD可以主动从节点故障中恢复。Sark的第二个抽象是共享变量，可用于并行操作。默认情况下，Sark通过不同节点上的一系列任务执行一个函数，将每个函数中使用的变量的副本传递给每个任务。有时，任务之间需要有一个变量，或在任务和驱动程序之间共享。Sark支持两种共享变量：广播变量，可以在内存中的所有节点缓存变量；累加器：只能用于加法的变量。比如数数或求和。本指南将以Sark支持的每种语言演示这些功能。假设您启动Sark的交互式hell或Scala的i/ark-hell或Pytho的i/yark，这一切都非常容易理解。如何初始化SarkScalaSark程序需要做的第一件事是创建一个SarkCotext对象。它将告诉Sark如何询问集群。要创建SarkCotext，您首先需要创建一个SarkCof对象，此对象包含有关您的程序的信息。每个JVM只能有一个活动的SarkCotext。在创建新的SarkCotext之前，您必须to()活动的SarkCotext。valcof=ewSarkCof().etAName(aName).etMater(mater)ewSarkCotext(cof)aName是您的应用程序的名称。将显示在集群的We监控UI中。mater...在实践中，在集群上执行时，您不想将mater硬编码到程序中，而是启动ark-umit来接收它。然而。用于本地和单元测试。你可以通过“本地”Mode执行Sark。JavaSark程序需要做的第一件事是创建一个JavaSarkCotext对象，它会告诉Sark如何询问集群。要创建SarkCotext，您首先需要创建一个SarkCof对象，其中包含有关您的程序的信息。SarkCofcof=ewSarkCof().etAName(aName).etMater(mater)JavaSarkCotextc=ewJavaSarkCotext(cof)aName是您的应用程序的名称。将显示在集群的We监控UI中。mater�⑹�，是一个字符串，指定连接的Sark、Meo或Meo集群的URL，也可以是一个特殊的字符串“local”，用于在本地模式下执行，如下所述。在实践中，在集群上执行时，您不想将mater硬编码到程序中，而是启动ark-umit来接收它。但是。用于本地和单元测试。您可以在“本地”模式下执行Sark。PythoSark程序需要做的第一件事是创建一个JavaSarkCotext对象。它将告诉Sark如何询问集群。要创建SarkCotext，您首先需要创建一个SarkCof对象，其中包含有关您的程序的信息。cof=SarkCof().etAName(aName).etMater(mater)c=SarkCotext(cof=cof)aName是你应用的名字，将显示在集群的We监控UI中。mater�⑹�，是一个字符串，指定连接的Sark、Meo或Meo集群的URL，或者是一个特殊的字符串“local”，如下所述，用于在本地模式下执行。在实践中。在集群上执行时，您不想将mater硬编码到程序中，而是启动ark-umit来接收它。但是，对于本地和单元测试。您可以在“本地”模式下执行Sark。...

2022-05-06

编者评论：SarkCookook电子书PDF免费版本书侧重于分析大型复杂数据集。本书首先介绍了如何在各种集群管理上安装和配置AacheSark，还介绍了开发环境的设置。然后介绍了如何通过SarkSQL和实时流式交互查询各种数据源。有兴趣的请下载。相关内容部分预览简介Sark是一个基于内存计算的开源集群计算系统。非常小巧精致，让数据分析变得更快，逐渐成为新一代大数据处理平台的佼佼者。本书内容分为12章，从对AacheSark的理解入手，依次介绍了Sark的使用、外部数据源、SarkSQL、SarkStreamig、机器学习、回归和分类在监督学习中的使用，无监督学习、推荐系统、图像处理、优化和调优等。本书适合大数据领域的技术人员，可以帮助他们更好地理解大数据。本书也适合想学习Sark进行大数据处理的人。这将是一个很好的参考教程。图书目录第1章，AacheSark1入门1.1简介11.2使用二进制文件安装Sark21.3通过Mave5构建Sark源代码1.4在AmazoEC2上部署Sark71.5在集群上以独立模式部署火花131.6在使用Meo18的集群上部署Sark1.7在集群上部署YARN191.8使用Tachyo作为堆外存储层22第2章使用Sark27开发应用程序2.1简介272.2探索Sarkhell272.3在Eclie29中使用Mave开发Sark应用2.4在Eclie33中使用SBT开发Sark应用程序2.5在ItellijIDEA34中使用Mave开发Sark应用程序2.6在ItellijIDEA36中使用SBT开发Sark应用程序第3章外部数据源383.1简介383.2从本地文件系统加载数据393.3从HDFS40加载数据3.4从HDFS45加载自定义输入格式数据3.5从AmazoS346加载数据3.6从AacheCaadra49加载数据3.7从关系数据库加载数据54第4章SarkSQL574.1简介574.2了解催化剂优化器604.3创建HiveCotext634.4使用案例类生成数据格式664.5编程指定数据格式674.6以Parquet格式加载和存储数据694.7以JSON格式加载和存储数据734.8从关系数据库加载和存储数据754.9从任何数据源加载和存储数据78第5章SarkStreamig805.1简介805.2使用Streamig统计字数825.3Twitter流数据处理845.4Kafka流式数据处理88第6章机器学习-MLli946.1简介946.2创建向量956.3创建矢量标签976.4创建矩阵996.5计算概览统计1016.6计算相关性1026.7执行假设检验1046.8使用ML创建机器学习管道106第7章监督学习回归-MLli1097.1简介1097.2使用线性回归1107.3理解成本函数1127.4使用Lao线性回归1167.5使用岭回归117第8章监督学习分类-MLli1198.1简介1198.2逻辑回归分类1198.3支持向量机二进制分类1248.4决策树分类1278.5随机森林分类1348.6梯度提升树(GBT)分类1398.7朴素贝叶斯分类140第9章无监督学习-MLli1439.1简介1439.2使用k-mea144进行聚类9.3主成分分析的降维1499.4奇异值分解降维155第10章推荐系统15910.1简介15910.2具有显式反馈的协同过滤16110.3具有隐式反馈的协同过滤164第11章图像处理——GrahX​16911.1简介16911.2基本图像操作17011.3使用PageRak17111.4查找连通分量17411.5相邻聚合实现177第12章优化和调优18012.1简介18012.2内存优化18312.3使用压缩来提高性能18512.4使用序列化提高性能18612.5优化垃圾回收18712.6优化并行度18712.7了解未来优化-钨Sark相关书籍推荐1、大数据技术系列：《SarkFatDataProceig》内容通俗易懂，非常适合入门。将从实用的角度系统讲解Sark的数据处理工具和使用方法，教你如何充分利用Sark提供的各种功能，快速编写高效的分布式程序。2、《Sark大数据处理》：技术、应用与性能优化作者结合在微软和IBM的实践经验以及对Sark源代码的研究。首先从技术层面阐述了Sark的架构、工作机制、安装部署。开发环境搭建、计算模型、Bechmark、BDAS等；然后从应用的角度解释了一些简单且具有代表性的案例；最后讨论了Sark的性能优化。3、《大数据Sark企业级实战》完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，完全根据实战代码整理内容，从零开始，无任何基础，无痛掌握Sark大数据处理实用技术.4、《Sark大数据处理技术》第一本全面介绍Sark及Sark生态中相关技术原理与架构的技术书籍，深入回顾Sark生态系统的部署方式、调度框架、存储管理、应用监控等重要模块：SQL处理Shark和SarkSQL、流处理SarkStreamig、图计算Grahx、内存文件超光速粒子系统。...

2022-05-06 存储数据格式 数据存储文件格式

小编点评：大数据Sark企业级实用PDF版《大数据Sark企业级实践》详细分析了企业级Sark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Sark架构设计、Sark集群搭建、Sark内核分析、SarkSQL、MLLi、GrahX、SarkStreamig、Tachyo、SarkR、Sark多语言编程，有兴趣请下载相关内容部分预览简介Sark是当今大数据领域最活跃、最流行、最高效的大数据通用计算平台。它是Aache软件基金会旗下所有开源项目中的三个开源项目之一。Sark在“OeStacktoRulethemall”的理念指导下，成功构建了基于RDD的大数据处理集成解决方案，集成了MaReduce、Streamig、SQL、机器学习、图处理等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发人员使用一致的API来操作Sark中的所有功能；更重要的是，SarkSQL、MLLi、GrahX、SarkStreamig等Sark的四个子框架可以在内存中无缝集成，并且可以互操作对方的数据，这不仅创造了Sark在当今大数据计算领域任何其他计算框架中无可比拟的优势，也加速了Sark成为大数据处理中心的计算平台。《大数据Sark企业级实践》详细分析了企业级Sark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Sark架构设计、Sark集群搭建、Sark内核分析、SarkSQL、MLLi、GrahX、gt/gtSarkStreamig、Tachyo、SarkR、Sark多语言编程、Sark常见问题及调优等，并结合Sark源码详细分析Sark内核及四个子框架，最终提供Sark附录Scala中的开发语言是对实战内容的快速介绍。学完本书，可以胜任大部分企业级Sark开发需求。《大数据星火企业级》从零开始，完全从企业处理大数据业务场景的角度出发，根据实战代码组织内容。对于大数据爱好者来说，《大数据Sark企业级》《实战》的内容可以帮助你一站式完成Sark从无到有到企业级开发的所有核心内容和实战需求。目录第1章Sark编程模型第2章构建Sark分布式集群第3章Sark开发环境与测试第4章SarkRDD和编程API第5章Sark运行模式深入分析第6章Sark内核分析第7章GrahX大规模图计算与第8章SarkSQL原理与实践第9章机器学习上第10章Tachyo文件系统gt第11章SarkStreamig原理第12章Sark多语言编程第13章R中的分布式编程第14章Sark性能调优和第13章第15章Sark源代码分析附录第一部分是Scala的实践经验第二部分是面向Scala的实践第三部分是Scala函数式编程的实践关于作者Sark亚太研究院首席专家，中国移动互联网和云计算大数据大师。在Sark、Hadoo、Adroid等方面有丰富的源码、实践和性能优化经验。深入研究了Sark从0.5.0到0.9.1的13个版本的Sark源码，完成了发布的Sark1.0源码研究2014年5月31日。Hadoo源码级专家，曾负责某知名公司类Hadoo框架开发，专注于提供一站式Hadoo解决方案，也是云计算分布式大数据最早的实践者之一加工。Adroid架构师、高级工程师、顾问、培训专家。精通Sark、Hadoo、Adroid、HTML5，痴迷于英语广播和健美。...

2022-05-06 spark 内核原理 spark 内核视频

编者评论：学习Sark第二版电子书随着并行数据分析变得越来越普遍，许多领域的从业者都在寻找更简单的工具来完成这项任务。AacheSark已迅速成为扩展和推广MaReduce的最流行工具之一。今天为大家准备了LearigSark电子书第二版，欢迎下载相关内容部分预览简介随着并行数据分析变得越来越普遍，许多领域的从业者都在寻找更简单的工具来完成这项任务。AacheSark迅速成为用于扩展和推广MaReduce的最流行工具之一。Sark提供了三个主要优点。首先，它易于使用——您可以在笔记本电脑上开发应用程序，使用高级API，让您专注于计算内容。其次，Sark速度快，支持交互使用和复杂算法。3、Sark是通用引擎，允许您组合以前可能需要不同引擎的多种类型的计算（例如，SQL查询、文本处理和机器学习）。这些功能使Sark成为了解大数据的绝佳起点。本入门的目的是让您快速上手使用Sark。您将学习如何在笔记本电脑上下载和运行Sark，并使用它来交互式地学习应用程序编程接口。在那里，我们将讨论可用操作和分布式执行的细节。最后，您将访问Sark的内置高级库，包括机器学习、流处理和SQL库。我们希望本书能为您提供快速解决数据分析问题的工具，无论您是在一台机器上还是数百台机器上。作者介绍作者感谢为本书提供反馈的审稿人：约瑟夫·布拉德利、戴夫·布里奇兰、查兹·钱德勒、米克·戴维斯、萨姆·德里蒂、维德哈，安德鲁·戈尔、迈克尔·格雷森、简·约本、斯蒂芬·朱、杰夫·马丁内斯、乔什Maloey、AdrewO、MikePattero、JohRoe、BruceSalwiky、XiagruiMeg和RezaZadeh。作者要特别感谢DavidAdrzejki、DavidButler、JulietHughlad、MarekKovojei、TakaShiagawa、DeorahSiegel、Dr.Norma穆勒、阿里·戈德西和萨米尔·法鲁克。他们对大多数章节提供了详细的反馈，并帮助指出了许多重要的改进。LearigSark（Pytho版）学习笔记（1-RDD基本概念和命令《学习Sark》这本书是Sark入门的必读书籍。中文版是《SarkFatBigDataAalyi》，不过豆瓣书评很有意思。英文原版评分7.4，评论说介绍只是深入，不足。，中文翻译版评分8.4，评论好评，有点意思。我觉得这本书可以作为官方文档的补充。刷完之后，Sark的一些基本概念和简单的代码程序基本没有问题。这本书的优点之一是它是用Pytho/Java/Scala三种语言编写的，因此具有广泛的适用性。我的观点是，你应该先掌握一种语言，然后再学习其他语言。由于我的工作中比较常用Pytho，所以我总结一下Pytho相关的命令。下一阶段是深入学习Java和Scala。本文总结了第1-3章的重点内容。说到Sark就不得不提RDD，RDD，字面意思是弹性分布式数据集，但实际上是元素的分布式集合。Pytho的基本内置数据类型包括整数、字符串、元组、列表、字典、布尔类型等，而Sark的数据类型只有RDD。在Sark中，所有对数据的操作基本上都是围绕RDD来的，比如创建、转换、求值等。所有的RDD转换都是惰性的（lazyevaluatio）。RDD转换操作会生成一个新的RDD。新RDD的数据依赖于原RDD的数据，每个RDD包含多个artitio。然后程序实际上构造了一个由多个相互依赖的RDD组成的有向无环图（DAG）。并将这个有向无环图作为作业提交给Sark，通过在RDD上执行操作来执行。了解RDD之后，以后可以少走很多弯路。关于RDD的特性，可以查到很多资料。其实我们只需要明白两点：1、不可变2、分布式可能有人觉得很奇怪，如果RDD是不可变的，那么在进行数据操作的时候如何改变它的值以及如何进行计算呢？实际上，RDD支持两种操作：1.Taformatio（变换操作）：返回值还是一个RDD2.Actio：返回值不是RDD第一个Traformatio是返回一个新的RDD，比如ma()、filter()等。这种操作是惰性的，即从一个RDD转换到另一个RDD的操作不会立即执行，但只记录。只有有Actio操作时才会真正开始计算，生成的新RDD会写入内存或hdf中，不会改变原RDD的值。Actio操作实际上会触发Sark计算，给RDD计算一个结果，并将结果返回到内存或hdf，如cout()、firt()等。通俗的讲，假设你写了一堆程序，数据经过多次变换。这个时候没有计算，就放在这里吧。Actio操作将在产生最终结果时使用。这时候Actio会进行相关的变换操作，运算速度会很快（1、Actio不一定需要调用所有的变换操作，二是只在最后一步计算相关变换操作）。如果Traformatio没有惰性，那么每次变换都会计算一次，最后一次Actio操作时计算一次，这样会消耗大量内存，大大降低计算速度。还有另一种情况。如果我们想多次使用同一个RDD，每次都对RDD进行Actio操作，会消耗大量Sark的内存。在这种情况下，我们可以使用RDD.erit()缓存这个RDD并在内存不足时将其存储到磁盘中。在Pytho中，存储的对象总是由Pickle库序列化，因此不设置序列化级别没有任何效果。RDD的性质和操作方法说完了，现在说一下如何创建RDD，有两种方式1、读取外部数据集2、并行化内存中的集合...

2022-05-06 rdd spark 最小值 rdd spark3.0

图书名称：《基于Sark的下一代机器学习XGBoot、LightGBM、SarkNLP与Kera分布式深度学习实例》【作者】（美）布奇·昆托（ButchQuito）著【丛书名】智能系统与技术丛书【页数】286【出版社】北京：机械工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-111-68125-0【分类】数据处理软件【参考文献】（美）布奇·昆托（ButchQuito）著.基于Sark的下一代机器学习XGBoot、LightGBM、SarkNLP与Kera分布式深度学习实例.北京：机械工业出版社,2021.05.图书封面：

2022-05-04 机器学习与数据挖掘 机器学习算法