一、UML基礎(chǔ) 為什么要使用UML 對(duì)象是面向?qū)ο笫澜绲暮诵?。面向?qū)ο筌浖治龊驮O(shè)計(jì)，最基本的需求是高效的識(shí)別對(duì)象,完成對(duì)象識(shí)別之后，賦予每個(gè)對(duì)象相應(yīng)的功能或職責(zé)。在完成以上...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：寧夏
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從Kylin入門到大數(shù)據(jù)老司機(jī) -
開源數(shù)據(jù)流管道-Luigi vs Azkaban vs Oozie vs Airflow
隨著企業(yè)的發(fā)展，他們的工作流程變得更加復(fù)雜，越來越多的有著錯(cuò)綜復(fù)雜依賴關(guān)系的工作流需要增加監(jiān)控，故障排除。如果沒有明確的血緣關(guān)系。就可能出現(xiàn)問責(zé)問題，對(duì)元數(shù)據(jù)的操作也可能丟失...
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由一條SQL分析SparkSQL執(zhí)行過程（三）對(duì)于下面一段SQL 在由一條SQL分析SparkSQL執(zhí)行過程（二）中，我們分析到Spark如何封裝SessionState，使得用戶只需要通過SparkSQL入口Spark...
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由一條SQL分析SparkSQL執(zhí)行過程（二）對(duì)于下面一段SQL 在上一部分，我們分析了SparkSQL的建議執(zhí)行流程圖。我們知道一條SQL在Spark執(zhí)行要經(jīng)歷以下幾步： 用戶提交SQL文本 解析器將SQL文本解析成邏...
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由一條SQL分析SparkSQL執(zhí)行流程(一)現(xiàn)有下面這段SQL語句 這段SQL是從日志表中拿出用戶點(diǎn)擊PV（clk_pv），再去和用戶表關(guān)聯(lián)，按照用戶分組，再對(duì)點(diǎn)擊pv求和，同時(shí)，還過濾了fr(平臺(tái))是android的...
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根據(jù)分子運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)雙色球走勢(shì)（三）-數(shù)據(jù)清洗和機(jī)器學(xué)習(xí)一、問題 在爬取到雙色球開獎(jiǎng)的歷史數(shù)據(jù)和開獎(jiǎng)當(dāng)日20-22點(diǎn)的氣候數(shù)據(jù)之后，我們面臨的問題是： 選擇什么樣的算法尋找天氣數(shù)據(jù)和雙色球開獎(jiǎng)結(jié)果的關(guān)系（只選擇藍(lán)球） 為實(shí)現(xiàn)1的算...
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Spark On ElasticSearch初探
一、寫在前面 ElasticSearch 是一個(gè)快速索引檢索的庫(kù)。在實(shí)踐中，我們用Hbase 存儲(chǔ)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，再通過ES存儲(chǔ)索引，以這種相互結(jié)合的方式，將數(shù)據(jù)暴露給Web服...
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Hbase-Spark BulkLoad 解析
一、背景 項(xiàng)目中有需求，要頻繁地、快速地向一個(gè)表中初始化數(shù)據(jù)。因此如何加載數(shù)據(jù)，如何提高速度是需要解決的問題。一般來說，作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)分為檢索和存儲(chǔ)兩部分。檢索是對(duì)外暴露...
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Scala爬蟲刷博客閱讀量
一、寫在前面 最近嘗試在簡(jiǎn)書上寫一些技術(shù)博客。每天看著可憐的閱讀量很是著急。剛好最近接觸爬蟲，有需求就有辦法。因此想到能否用爬蟲刷閱讀量呢？答案是可行的。 友情提示：酒香不怕...
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構(gòu)建一個(gè)Spark project(Spark 開發(fā)入門)
一、寫在前面 由于Spark 的速度，API 的易用性，Spark在行業(yè)中的使用越來越廣泛。Hbase 在2.0 alpha 版之后也加入對(duì)Spark的支持；ElasticS...
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一種Join時(shí)數(shù)據(jù)傾斜的解決方法
一、引子 在用Spark SQL編程時(shí)，不論是執(zhí)行SQL語句，還是編寫算子提交SparkSubmit 執(zhí)行，在DataFrame 上的操作大致都會(huì)經(jīng)歷以下過程： 在關(guān)系型數(shù)據(jù)...
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Spark SQL 多列聚合的幾種方法
一、引子 項(xiàng)目中遇到這樣一張表：user 要求對(duì)這個(gè)表按照sid 進(jìn)行聚合，將所有的id聚合成一個(gè)json，所有的tag聚合成一個(gè)json。在hive和Spark中，對(duì)tag...
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Spark Sql Row 的解析
在Spark SQL 編程時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)獲取的DataFrame 對(duì)象進(jìn)行map 操作。map 基于的元素是Row. 那么如何操作Row呢？ 1. get 方法 2. 使用類...
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Spark使用GeoLiteCity字典庫(kù)解析IP
一、背景 用戶畫像項(xiàng)目中，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)獲取到移動(dòng)端、PC端用戶IP， 業(yè)務(wù)需求從IP解析出IP對(duì)應(yīng)的地址。分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)有以下特點(diǎn)：1. 用戶類型為Global，IP 為全球范圍...
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Hbase rowKey 設(shè)計(jì)與預(yù)分區(qū)建表
Hbase RowKey 設(shè)計(jì) 使用Spark或通過REST/API 方式存取Hbase，性能影響最大的因素在于Hbase 的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。Hbase 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括兩個(gè)方面 ro...
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Spark 操作hbase(構(gòu)建一個(gè)支持更新和快速檢索的數(shù)據(jù)庫(kù))
一、背景 在用戶畫像的系統(tǒng)中，需要將用戶ID的拉通結(jié)果表和用戶標(biāo)簽的結(jié)果表存入Hbase中。組件如下： 因而提出以下幾個(gè)問題： Spark 作為內(nèi)存計(jì)算引擎強(qiáng)于計(jì)算，Hbas...
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本專題僅收錄與創(chuàng)業(yè)相關(guān)的內(nèi)容，如：創(chuàng)業(yè)者經(jīng)歷、大學(xué)生創(chuàng)客心得、電子商務(wù)、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目分析、團(tuán)隊(duì)管理、商業(yè)模式、創(chuàng)客時(shí)評(píng)等。 投稿指南詳見：http://m.itdecent.cn/p/40acca11e9ee 投稿須知：? 1.??文章內(nèi)容必須原創(chuàng)。? 2.??字?jǐn)?shù)在800—3000字（優(yōu)秀文章可放寬）。圖片不宜過多，800字/圖?。 3.??文章內(nèi)容：思路清晰、一目了然、排版整潔? 4.??文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號(hào)、微博、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。你可以將這些推廣以及個(gè)人信息放在個(gè)人主頁(yè)介紹里。??
