Spark介紹（六）SparkR

阿新 • • 發佈：2018-11-29

一、SparkR簡介

SparkR是一個R語言包，它提供了輕量級的方式使得可以在R語言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR實現了分散式的data frame，支援類似查詢、過濾以及聚合的操作（類似於R中的data frames：dplyr)，但是這個可以操作大規模的資料集。

DataFrame

是資料組織成一個帶有列名稱的分散式資料集，和R語言中的data frame類似，需先配置SparkContext和SQLContext：

sc<-sparkR.init() 
sqlContext<-sparkRSQL.init(sc)

構造DataFrame的方式有很多：

1通過本地data frame構造，createDataFrame(sqlConetx,data frame)；

2通過Data Sources構造：JSON和Parquet檔案等；

3通過Hive tables構造，建立HiveContext

Spark介紹（六）SparkR

一、SparkR簡介 SparkR是一個R語言包，它提供了輕量級的方式使得可以在R語言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR實現了分散式的data frame，支援類似查詢、過濾以及聚合的操作（類似於R中的data frames：dplyr)，但

Spring 使用介紹（六）—— AOP詳解

表示 att 通配符 except cat execution 詳解有一個字符一、切入點語法 1）通配符 AOP支持的通配符： *：匹配任何數量字符 ..：匹配任何數量字符的重復，在類型模式中匹配任何數量子包，在方法參數模式中匹配任何數量參數 +：匹配指定類型的子類型

【PP生產訂單】入門介紹（六）

訂單的有效性（可用性）檢查：是要系統自動幫我們做還是我們手動操作，這個需要後臺進行配置。可用性檢查這裡有兩個選項： 1、建立時候檢查 2、下達時候檢查那麼系統以什麼方式進行檢查呢？這裡是通過“Checking Group檢查群組”和“

Spark介紹（五）Spark MLlib

一、Spark MLlib簡介 MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark對常用的機器學習演算法的實現庫，同時包括相關的測試和資料生成器 MLlib支援本地的密集向量和稀疏向量，並且支援標量向量（LabledPoint ）。 MLlib同時支援本地

Spark介紹（四）SparkSQL

一、SparkSQL發展歷程 SparkSQL的前身是Shark， Shark是伯克利實驗室Spark生態環境的元件之一，它修改了下圖Hive所示的右下角的記憶體管理、物理計劃、執行三個模組，並使之能執行在Spark引擎上，從而使得SQL查詢的速度得到10-100倍的提升 2014年6

Spark介紹（三）SparkStreaming

一、SparkStreaming簡介 SparkStreaming是一個對實時資料流進行高通量、容錯處理的流式處理系統，可以對多種資料來源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）進行類似Map、Reduce和Join等複雜操作，並將結果儲存到外部檔案系統、

Spark介紹（二）RDD

一、RDD介紹彈性分散式資料集，RDD是Spark最核心的東西，它表示已被分割槽，不可變的並能夠被並行操作的資料集合，不同的資料集格式對應不同的RDD實現。 RDD的特點： 1.來源：一種是從持久儲存獲取資料（並行化集合或Hadoop資料集），另一種是從其他RDD生成 2.只讀：狀

Spark介紹（一）簡介

一、Spark簡介 Spark是加州大學伯克利分校AMP實驗室（Algorithms, Machines, and People Lab）開發的通用記憶體平行計算框架 Spark使用Scala語言進行實現，它是一種面向物件、函數語言程式設計語言，能夠像操作本地集合物件一樣輕鬆地操作分散式資料

dubbo系列之ServiceBean介紹（六）

前言前面幾篇文章中，我們瞭解了spring是如何解析@Service，@Reference註解的，今天主要講的是服務暴露者的一個非常重要的類，ServiceBean , 每個暴露出去的服務都會生成一個ServiceBean. ServiceBean 該類的繼

spark SQL（六）效能調整

spark SQL 效能調整對於某些工作負載，可以通過在記憶體中快取資料或開啟一些實驗選項來提高效能。 1，在記憶體中快取資料 Spark SQL可以通過呼叫spark.catal

大資料之Spark（六）--- Spark Streaming介紹，DStream，Receiver，Streamin整合Kafka，Windows，容錯的實現

一、Spark Streaming介紹 ----------------------------------------------------------- 1.介紹是spark core的擴充套件，針對實時資料的實時流處理技術具有可擴充套件、高吞吐量、

spark 常用函數介紹（python）

put ons value result 組成 hat 是把 mbo flat 原文引自：https://www.cnblogs.com/yxpblog/p/5269314.html 在開始之前，我先介紹一下，RDD是什麽？ RDD是Spark中的抽象數據結構類

Apache Spark 2.2.0新特性介紹（轉載）

端到端 clas flat ket 性能保序回歸 rime day 工作這個版本是 Structured Streaming 的一個重要裏程碑，因為其終於可以正式在生產環境中使用，實驗標簽（experimental tag）已經被移除。在流系統中支持對任意狀態進行操作；

JEESITE快速開發平臺（六）代碼生成模塊介紹及使用

http 對象不可 sdn copyto 卡號 tails 設置 sele 一、簡介 jeesite提供了配套的代碼生成功能，內置了三種生成方案: 樹結構: 單表: 主子表: 三種方案對應的測試表: 其實還有兩種方式如下: 僅持久

Spark（六）Spark任務提交方式和執行流程

sla handles 解析 nod 就會 clust 它的管理機 nag 一、Spark中的基本概念（1）Application：表示你的應用程序（2）Driver：表示main()函數，創建SparkContext。由SparkContext負責與Cluste

kafka（六）：與spark streaming對接，spark streaming接收kafka資料來源

1.功能實現 spark streaming從kafka接收資料，有兩種方式，receiver和direct兩種方式。 2.pom依賴針對kafka_2.10-0.8.2.1版本 <!-- https

Python基礎（六）--- Python爬蟲，Python整合Hbase，PythonWorldCount，Spark資料分析生成分析圖表

一、Python爬蟲 --------------------------------------------------- 1.測試 # -*- encoding=utf-8 -*- import urllib.request #

elasticsearch（六）java 使用批量查詢multiGet介紹及使用

BulkRequest是用來進行批量索引、更新、刪除操作的請求物件，前面已經介紹過。本節介紹下用來進行批量查詢的操作: Mult-Get Request 1,首先建立一個主查詢請求物件： MultiGetRequest request = new MultiGetRequest()

Spark（六）：SparkSQLAndDataFrames對結構化資料集與非結構化資料的處理

Spark（六）：SparkSQLAndDataFrames對結構化資料集與非結構化資料的處理如上轉載的這篇文章寫得不錯！！！一：簡單瞭解SparkSQL。 Spark SQL 是結構化的資料處理一個Spark模組。與基本的Spark RDD API不同，Spark S

深度學習系列教程（六）tf.data API 使用方法介紹

轉載自https://zhuanlan.zhihu.com/p/32649553。謝謝作者辛苦整理。若侵權，告知即刪。傾心之作！天學網AI學院名師團隊“玩轉TensorFlow與深度學習模型”系列文字教程，本週帶來tf.data API 使用方法介紹！該教程通過知識點講解+答疑

Spark介紹（六）SparkR

相關推薦