早上日韩在线成人免费观看， 很早到書城， 今天最后一天培訓(xùn)亚洲欧美人成网站综合在线， 還是在  SPARK 復(fù)習(xí)91精品国产摄像头。

        開發(fā) SPARK 使用  scala 、java 国产一级婬片A片免费无码百度、 python 99r精品视频只有精品高清8、 api 以及    shell 語言開發(fā)的  搜索引擎。

       缺點(diǎn)：    不適合  web服務(wù)  免费直接可以看的黄色网站，   dao層    国产激情毛片在线视频、web爬蟲 

       優(yōu)點(diǎn)：    伯克利數(shù)據(jù)分析 生態(tài)圈  ， 機(jī)器學(xué)習(xí) 高清一区二区三区免费杂交， 數(shù)據(jù)挖掘人妻丝袜av先锋影音先锋， 數(shù)據(jù)庫， 信息檢索8x日韩在线， 自然語言處理欧美性爱亚洲有码， 語音識(shí)別

                      以  spark core 為核心 ， 從  hdfs  , amazon  s3  hbase 等持久讀取數(shù)據(jù)

SPARK SQL  基于內(nèi)存的亚洲一区二区三区偷拍， 

查看數(shù)據(jù)庫

這個(gè)在前端也能看到日韩毛片中文字幕免费看，點(diǎn)擊進(jìn)去， 詳細(xì)說明亚洲一级,黄色视频。

HIVE 不支持事物的日本3级黄色视频， 增刪改查。 ACRD 使用 

在那一臺(tái)機(jī)器完成的亚洲三级视频， 可以看看

提交的人物99视频久久久久， 由系統(tǒng)分配節(jié)點(diǎn)去跑。

HIVE 主要做 數(shù)據(jù)倉庫  DW   谁有A片网址， 

插入數(shù)據(jù)完成日韩一级黄色录像影片夫妻性生活影片， 做一下  查詢數(shù)據(jù)

將  HIVE 的內(nèi)核， 改成  SPARK 以后日韩福利片子在线观看视频， 提升速度 80倍

上面是   HOVE 的插入和查詢的過程黄片免费在线播放。

接著跑  SPARK SQL 的過程

所有的  數(shù)據(jù)庫和表， 都是存儲(chǔ)在  HDFS 上的免费A片大片aⅴ免费看。

現(xiàn)在要用  SPARK SQL 來執(zhí)行欧美AAAA在线视频免费观看。

show database  

use  

select 

這個(gè)是 SPARK的管理頁面

DAG 的有向性的結(jié)合圖

DAG Scheduler 

RDD 經(jīng)過 4個(gè) 聚合步驟后， 形成一個(gè)  DAG ， 多個(gè) DAG 組合編程  DAG計(jì)劃表

下面是  scala 寫的

要統(tǒng)計(jì)下面文件中的個(gè)數(shù)

上述雖然是  一行代碼中文字幕人妻丝袜九区乱， 但是也顯示的淋漓盡致

運(yùn)行的狀況

管理頁面的結(jié)果

環(huán)境配置

SPARK   單詞統(tǒng)計(jì)的 DEMO  a黄色欧美片在线播放， 接下來再看看

SPARK STREM 消費(fèi)kaFka 的數(shù)據(jù)，  管理者確定是   ZooKeeper

下午講解     Klin       做一些報(bào)表的功能免费黄一区， SPARK 

要搭建不同的集群， 由原來的 store 的程序18岁禁止黄片， 遷移到  spark 上來1313午夜精品福利片，    Flink 是把交互式查詢和實(shí)時(shí)計(jì)算合在一起了。

Flink 也是用 Scala 來寫97国产男人的天堂在线视频。

1亚洲一级aⅴ无码毛片中文国产、客戶端提交作業(yè)后，啟動(dòng)Driver久操B，Driver是Spark作業(yè)的Master（也就是通過Driver來啟動(dòng)Receiver中国产XXXXA片免费视频软件，定時(shí)去啟動(dòng)任務(wù)的處理，

注意的是国产JIZZ在线观看，驅(qū)動(dòng)啟動(dòng)任務(wù)會(huì)受前一個(gè)任務(wù)執(zhí)行的影響熟妇精品视频。也就是前一個(gè)任務(wù)沒有執(zhí)行完成后，是不會(huì)啟動(dòng)后邊的任務(wù)的人人操五月肥妇。 

所以91精品啪中文字幕，注意你的streaming的執(zhí)行時(shí)間，絕對(duì)不要超過Recive數(shù)據(jù)的時(shí)間）

2亚洲精品视频在线免费、每個(gè)作業(yè)包含多個(gè)Executor66j8影，每個(gè)Executor以線程的方式運(yùn)行task，Spark Streaming至少包含一個(gè)Receiver task亚洲最新无码中文字幕久久。

（一個(gè)Executor就是一個(gè)spark進(jìn)程95视频官网，在yarn中就是一個(gè)container，這個(gè)大家應(yīng)該知道粉色毛片网址1。

然后Receiver task是在driver中創(chuàng)建的亚欧天堂，我理解一個(gè)Receiver是運(yùn)行在一個(gè)Executor中的。

然后如果想要?jiǎng)?chuàng)建多個(gè)Receiver在线观看黄片免费观看，那么需要大概這樣做(1 to 10).map(_.createStream…)www插插插99，這樣就能創(chuàng)建10個(gè)receiver task啦。 

注意這個(gè)數(shù)量當(dāng)然不能超過你的結(jié)點(diǎn)數(shù)量啦亚洲狠狠艹。 

還有個(gè)問題午夜肥婆，通常使用kafka比較合適，因?yàn)閗afka是stream向kafka來poll數(shù)據(jù)亚洲男人的天堂网址。

而他媽的flume默認(rèn)只支持pull黄色网站黄色毛片，如果想支持poll，那需要定制sink，那真是太惡心了欧美在线VAV。）

3免费观看18禁网站入口、Receiver接收數(shù)據(jù)后生成Block，并把BlockId匯報(bào)給Driver男人天堂黄色网址，然后備份到另外一個(gè)Executor上一级又大爽又黄的免费毛片。

（默認(rèn)情況下接受數(shù)據(jù)是200毫秒生成一個(gè)block，我理解一個(gè)block應(yīng)該是一個(gè)partition?

這個(gè)還不確定国产在线中心com，需要對(duì)照源代碼看一下草女人网站；

然后會(huì)把生成的Block隨機(jī)扔到不同的Executor，同時(shí)欧美精品久久，driver去派發(fā)任務(wù)時(shí)欧美三级国产一级，也會(huì)找到就近的Executor。

我理解国产免费夜间在线观看AV，節(jié)點(diǎn)中的所有executor都應(yīng)該會(huì)有數(shù)據(jù)才對(duì)）

4人人操人人看人人拍、ReceiverTracker維護(hù)Receiver匯報(bào)的BlockId。

    （這個(gè)ReceiverTracker應(yīng)該是維護(hù)在Driver中欧美激情四射三级网站，Driver會(huì)根據(jù)維護(hù)的這些數(shù)據(jù)塊進(jìn)行任務(wù)的派發(fā)）

5在线小视频91、Driver定時(shí)生成JobGenerator，根據(jù)DStream的關(guān)系生成邏輯RDD黄色网站久久影院，然后創(chuàng)建Jobset360毛片视频AA，交給JobScheduler。

6黄色网站在线浏览观看、JobScheduler負(fù)責(zé)調(diào)度Jobset男女猛烈无遮挡羞羞视频，交給DAGScheduler，DAGScheduler根據(jù)邏輯RDD亚州艳情网站，生成相應(yīng)的Stages日韩在线主播福利影院AV，

      每個(gè)stage包含一到多個(gè)task。（我記得DAGScheduler會(huì)對(duì)任務(wù)做一層優(yōu)化）

7国产小视频在线播放、TaskScheduler負(fù)責(zé)把task調(diào)度到Executor上亚洲图库日韩在线专区，并維護(hù)task的運(yùn)行狀態(tài)。

8免费Aⅴ无遮拦日本在线观看、當(dāng)tasks狂野欧美，stages，jobset完成后视色在线，單個(gè)batch（批處理）才算完成色色色色色色色色色人人人。

具體流程：

1. 客戶端提交作業(yè)后啟動(dòng)Driver，Driver是spark作業(yè)的Master农村妇女一级特黄大片。

2. 每個(gè)作業(yè)包含多個(gè)Executor99国产真人作爱免费视频，每個(gè)Executor以線程的方式運(yùn)行task曰韩无码二三区中文字幕视频，Spark Streaming至少包含一個(gè)receiver task。

3. Receiver接收數(shù)據(jù)后生成Block国产吧在线视频永久，并把BlockId匯報(bào)給Driverwww我爱520ⅴa黄片，然后備份到另外一個(gè)Executor上。

4. ReceiverTracker維護(hù)Reciver匯報(bào)的BlockId国厂熟女a乱又伦。

5. Driver定時(shí)啟動(dòng)JobGenerator欧美午夜在线观看视频高清，根據(jù)Dstream的關(guān)系生成邏輯RDD，然后創(chuàng)建Jobset三级片在线免费，交給JobScheduler欧美AAAA片中文字幕。

6. JobScheduler負(fù)責(zé)調(diào)度Jobset，交給DAGScheduler天天三级视频，DAGScheduler根據(jù)邏輯RDD，生成相應(yīng)的Stages可乐无码Aⅴ在线视频，每個(gè)stage包含一到多個(gè)task一级乱伦黄片。

7. TaskScheduler負(fù)責(zé)把task調(diào)度到Executor上，并維護(hù)task的運(yùn)行狀態(tài)亚洲性爱中文字幕视频。

8. 當(dāng)tasks免费观看黃色A片一级视频国产，stages，jobset完成后在线免费A片黄片，單個(gè)batch才算完成99re6在线视频精品免费大秀。

---------------------------------------------------   第十周  盧老師 講課筆記

Spark Streaming原理：

Spark Streaming是基于spark的流式批處理引擎，其基本原理是把輸入的數(shù)據(jù)以某一時(shí)間間隔批量的處理国产福利大尺度写真在线观看，當(dāng)批處理縮短到秒級(jí)時(shí)欧美大肥婆性视频，便可以用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。

kafka

flume                                        HDFS

hdfs      -------> spark streaming --------> DataBase

zeromq                   |                   Dashboards

                               | 

twitter                    |

                              |

input data streaming -->sparkstreaming-->batches of input data--->spark engine --->batches of processed data

live input stream --> spark Streaming --->t t t --->spark job --->results

sparkstreaming架構(gòu)

spark streaming作業(yè)流程：

Driver:

receivertracker

jobGenerator

JobScheduler

DagScheduler

TaskScheduler

BlockManagerMaster

Executor:

Receiver

BlockManagerSlave

Executor:

Task

BlockManagerSlave

運(yùn)行機(jī)制：

1三级片色一区二区三区日本人,、客戶端提交作業(yè)后啟動(dòng)一個(gè)Driver插插国产视频，Driver是spark作業(yè)的Master。

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5、Driver定時(shí)啟動(dòng)JobGenerator欧美综合亚洲日韩精品区换脸，根據(jù)Dstream的關(guān)系生成邏輯RDD国产在线观看黄AV免费麻豆，然后創(chuàng)建JobSet，交給JobScheduler.

6、JobScheduler負(fù)責(zé)調(diào)度JobSet66jb影院是什么，交給DAGScheduler欧美欧美一区，DAGScheduler根據(jù)邏輯RDD，生成相應(yīng)的Stages亚洲国产青春福利，每個(gè)Stages包含一個(gè)到多個(gè)Task性爱在线视频不卡酷酷网。

7、TaskScheduler負(fù)責(zé)把task調(diào)度到Executor上欧洲欧美精品黄片，并維護(hù)task的運(yùn)行狀態(tài)曰本a三级三级三级。

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Spark Streaming消費(fèi)Kafka數(shù)據(jù)：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

import org.apache.spark.streaming.kafka010._

import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent

import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe

val kafkaParams = Map[String, Object](

  "bootstrap.servers" -> "localhost:9092,anotherhost:9092",

  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],

  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],

  "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",

  "auto.offset.reset" -> "latest",

  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)

)

val topics = Array("topicA", "topicB")

val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](

  streamingContext,

  PreferConsistent,

  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)

)

stream.map(record => (record.key, record.value))

Spark統(tǒng)計(jì)單詞次數(shù)：

text_file = sc.textFile("hdfs://...")

counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \

             .map(lambda word: (word, 1)) \

             .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

counts.saveAsTextFile("hdfs://...")

SparkSQL數(shù)據(jù)查詢：

// Creates a DataFrame based on a table named "people"

// stored in a MySQL database.

val url =

  "jdbc:mysql://yourIP:yourPort/test?user=yourUsername;password=yourPassword"

val df = sqlContext

  .read

  .format("jdbc")

  .option("url", url)

  .option("dbtable", "people")

  .load()

// Looks the schema of this DataFrame.

df.printSchema()

// Counts people by age

val countsByAge = df.groupBy("age").count()

countsByAge.show()

// Saves countsByAge to S3 in the JSON format.

countsByAge.write.format("json").save("s3a://...")

Spark機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)邏輯回歸算法：

// Every record of this DataFrame contains the label and

// features represented by a vector.

val df = sqlContext.createDataFrame(data).toDF("label", "features")

// Set parameters for the algorithm.

// Here, we limit the number of iterations to 10.

val lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10)

// Fit the model to the data.

val model = lr.fit(df)

// Inspect the model: get the feature weights.

val weights = model.weights

// Given a dataset, predict each point's label, and show the results.

model.transform(df).show()

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

最后做一次復(fù)習(xí) 日本人妻久久二区视频观看，  有始有終。

-------在最下面增加 2行代碼日韩精品欧美视频一区。

如果有 幾千臺(tái)服務(wù)器中文字幕在线观看2022， 必須配置免登錄，  生成的密鑰国内体内she精视频乱码， 追加到這個(gè)文件中去wwwxxxx69日本。

hadoop 的官方網(wǎng)站， 有非常詳細(xì)的內(nèi)容亚洲Aⅴ永久无码天堂。

多種方式都可以查看是不是啟動(dòng)成功

50070端口欧美-黄色工厂， HDFS的端口

搭建完成后，     

下面是  Yarn 的配置信息

需要 shuffle  的A黄色网， 需要增加 各類  shuffle .

FIFO     FAIR    先進(jìn)先出    公平調(diào)度  

上面是 Yarn 的配置文件欧美黄色爽死了,， 這是第三周講的

第四周講   Hbase , 是 google  的大表實(shí)現(xiàn)

單機(jī)版和集群版的不同

第5周 、 第六周 

一切階是對(duì)像

以上是   5周   Scala