SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。sc <- sparkR.init("local")
lines <- te
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2023-06-19 11:43:39
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1. Spark中的基本概念在Spark中，有下面的基本概念。Application:基于Spark的用户程序，包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor：为某Application运行在wo
这样看来，大部分R的分析，都能够直接跑在spark集群上了，再联想到去年Esri发布了ArcGIS对R语言的支持，可以预料到不远的未来，所有的集群运算都将被融为一体。
原创
2022-07-25 09:01:43
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当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算一、架构及生态架构示意图如下：Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系
问题：Spark支持sparkR需要安装R如果R需要支持强大的内库，就需要安装第三方内库(需要连网)。解决步骤： 第一：安装开发工具集R对操作系统有一定的要求，所以先安装开发工具集，因为里面有c++的编译 配置操作系统yum源（如果不会请百度） 安装开发工具集
原创
2021-04-25 22:52:04
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一、Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段，遵循以下原则： 1、将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段。2、当遇到shuffle操作，就意味着上一个stage阶段结束，下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区，在默认情况下（也就是未指明分
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2023-06-19 10:35:01
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RRunner.scala启动RBackend.scala来接收R的消息RRunner.scala也启动了backend.Rbackend.R让R的代码可以调用scala的东西然后就是context.R生成RDD.RRDD.R调用scala的东西RDD.R里的getJRDD()方法就是导致RRDD.scala的一些事————-master|worker分界线—————就是RRDD.scala里的c
原创
2022-07-19 11:25:16
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spark集群搭建及介绍：敬请关注 数据集：http://pan.baidu.com/s/1sjYN7lF 总结：使用sparkR进行数据分析建模相比R大致有3-5倍的提升 查看原始数据集：通过iris数据集生成 [root@master data]#pwd /data [root@master d
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2018-02-09 18:59:00
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1.Application
Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的
Executor代码。
2.Driver
述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中
有SparkContext负责与ClusterManager通信，进
spark中flatMap函数用法--spark学习（基础）在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中 map：对集合中每个元素进行操作。 flatMap：对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 理解扁平化可以举个简单例子val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3))
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2023-05-22 14:31:47
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第三节、Spark应用运行流程和运行模式一、Spark应用运行流程1.程序的执行流程：当执行一个应用时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用 程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中。2.下面是Spark应用程序详细流程： ①当一个Spark应用程序被提交
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2023-07-17 13:43:58
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目录(?)[-]安装R语言1更新源到fedoraproject2安装RrJava安装1 rJava介绍2 rJava安装SparkR的安装1 sparkR的代码下载2 sparkR的代码编译3运行sparkR3运行sparkR例子 1 安装R语言R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。官方网站：http://www.r-project.org/Windows下面有直接的安装包，直
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精选
2015-04-17 10:55:40
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文章目录问题陈述和约束计划项目设计解决方案实施解决方案测试和测量解决方案业务指标以模型为中心的指标审查结论当我们讨论语言模型时，我们展示了如何生成文本。构建一个聊天机器人是类似的，除了我们正在为一个交换建模。这可以使我们的要求更复杂，或者实际上更简单，具体取决于我们要如何解决问题。在本章中，我们将讨论一些可以对此建模的方法，然后我们将构建一个程序，该程序将使用生成模型来获取然后生成响应。首先，让我
环境：ubuntu：Spark 1.5.2（已装）、R3.2.1Window： Rstudio1Ubuntu下配置1.1.R安装：Spark安装后直接启动SparkR会报错，R找不到，故需要装R1.1.1R下载：https://cran.r-project.org/src/base/R-3/或者：https://cran.rstudio.com/src/base/R-3/1.1.
原创
2023-01-04 11:07:31
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1、大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律，软件是不存在的！所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程，最终思考的都是硬件方面的问题！最终思考都是在一秒、一毫秒、甚至一纳秒到底是如何运行的，并且基于此进行算法实现和性能调优，最后都是回到了硬件！ 在大数据性能的调优，它的本质是硬件的调优！即基于 CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据交互) 基
1.下载R地址：eclipse下http://download.walware.de/eclipse-4.3/Learning R这本书上第5页
原创
2023-01-04 10:58:46
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1、Spark on YARN：Spark在YARN上运行时，有两种部署模式：集群模式（Cluster）和客户端模式（Client）。2、不同运行模式中的任务调度器具体为：Spark on Standalone模式：TaskSchedulerYARN-Client模式：YarnClientClusterSchedulerYARN-Cluster模式：YarnClusterScheduler3、Sp
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2023-08-31 11:27:35
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环境：RStudioR-3.2.1Spark组件之SparkR学习5--R语言函数调用（跨文件调用）1.在文件夹func
原创
2023-01-04 10:58:41
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# Spark中的日志级别调整
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要查看一些调试信息或者日志信息来帮助我们排查问题。Spark提供了一种简单的方式来调整日志级别，以满足我们的需求。本文将介绍如何使用`sc.setLogLevel(newLevel)`方法来调整Spark的日志级别，并提供了一些示例代码。
## Spark的日志级别
Spark的日志级别分为以下几种：
- `OFF
原创
2023-07-09 09:38:46
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环境：spark1.5.2，R-3.2.11.examples1 dataframe.R 1.1 文件来源：参考【1】./bin/
原创
2023-01-04 11:09:00
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