exemple de code spark

Il obtient le code source et génère le code d`octet Java qui peut être exécuté indépendamment sur n`importe quel JVM standard (machine virtuelle Java). Pour exécuter n`importe quel programme Scala, vous devez d`abord le compiler. Il est composé d`algorithmes d`apprentissage populaires et d`utilitaires tels que la classification, la régression, le clustering, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité. En interne, un DStream est représenté sous la forme d`une séquence de RDDs. Nous allons télécharger le jar MySQL qui aurait toutes les classes pour se connecter à une base de données MySQL. Après avoir lu votre article, je devrais envisager Scala. En outre, les programmes basés sur l`API de DataFrame seront automatiquement optimisés par l`optimiseur intégré de Spark, Catalyst. Créons un RDD Spark à l`aide du fichier d`entrée que nous voulons exécuter notre premier programme Spark. En d`autres termes, pour cela, nous avons juste à placer la version compilée des applications Apache Spark sur chaque nœud du cluster Spark, après Java et Scala sont installés. Val Count = entrée. Mais, avant cela, nous allons d`abord assigner des valeurs à „Var4” et „Var5”. Comme mentionné précédemment, si vous êtes familier avec Java, il sera plus facile pour vous de comprendre Scala.

Dans de telles circonstances, les accumulateurs sont utilisés. Pour sélectionner des colonnes, vous pouvez utiliser la méthode „Select”. Spark avec Cassandra couvre également les aspects de Spark SQL. Au-dessus de l`API RDD de Spark, des API de haut niveau sont fournies, e. Llib fournit également des outils tels que ML pipelines pour les workflows de construction, CrossValidator pour les paramètres de paramétrage et la persistance de modèle pour l`enregistrement et le chargement de modèles. L`exemple d`application est une version améliorée de WordCount, l`exemple canonique MapReduce. Pour résumer, Spark aide à simplifier la tâche difficile et de calcul intensif de traitement des volumes élevés de données en temps réel ou archivées, à la fois structuré et non structuré, intégrant de manière transparente les capacités complexes pertinentes telles que l`apprentissage automatique et algorithmes de graphique. Nous ajoutons la ligne ci-dessus ~/. Notez que vous devez installer Java 8 ou supérieur pour la dernière version de Scala (actuellement 2. Scala étant une langue facile à apprendre a des conditions préalables minimales. Un RDD peut contenir n`importe quel type d`objet et est créé en chargeant un jeu de données externe ou en distribuant une collection à partir du programme de pilote. Nous avons discuté de deux des structures de données les plus utilisées.

Scala l`identifiera automatiquement. Pour afficher le contenu de Spark RDD dans un format organisé, des actions telles que «First ()», «Take ()» et «Takeshi (false, 10, 2)» peuvent être utilisées. Ils sont des RDDs clés/valeur pour être plus précis. La ligne de code ci-dessus a lu le fichier CHANGES. Lors de l`exécution de SQL à partir d`un langage de programmation tel que Python ou Scala, les résultats seront retournés en tant que DataFrame.



Możliwość komentowania jest wyłączona.