数据处理

架构扼要 想读懂此文，读者必须先要明确以下几点，以作为阅读后续内容的基础知识储备： Mapreduce是一种模式。 Hadoop是一种框架。 Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。 所以，你现在，知道了什么是mapreduce，什么是hadoop，以及这两者之间最简单的联系，而本文的主旨即是，一句话概括：在hadoop的框架上采取mapreduce的模式处理海量数据。下面，咱们可以依次深入学习和了解mapreduce和hadoop这两个东西了。 Mapreduce模式 前面说了，mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 Ok，光说不上图，没用。如下图所示，mapreduce模式的主要思想是将自动分割要执行的问题（例如程序）拆解成map（映射）和reduce（化简）的方式，流程图如下图1所示： 在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果汇整，从而输出开发者需要的结果。 MapReduce 借鉴了函数式程序设计语言的设计思想，其软件实现是指定一个Map 函数，把键值对(key/value)映射成新的键值对(key

整个MapReduce的过程大致分为 Map --> Combine --> Reduce(先Shuffle) 三个部分。 Input and Output types of a MapReduce job: (input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output) mapreduce实际的处理过程可以理解为 Input->Map->Sort->Combine->Partition->Reduce->Output 。 例如输入为两行的文本： Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop 1）Input阶段，通过InputFormat接口从HDFS中读取数据，每一行解析成一个<k,v>，然后输入到map中。 <0, Hello World Bye World> , <1, Hello Hadoop Goodbye Hadoop> 2）Map阶段，对输入的(key，value)对进行处理，生成新的<Key, Value>。 对于示例中的第一行输入，map过程输出是： < Hello, 1> < World, 1> < Bye, 1> < World, 1> 对第二行输入，map过程输出是： < Hello, 1>

本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，博主为石山园，博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan 。该系列课程是应邀实验楼整理编写的，这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式，可以边看博客边上机实验，课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs ，下载该 PDF 文件 1 、 搭建环境 部署节点操作系统为 CentOS ，防火墙和 SElinux 禁用，创建了一个 shiyanlou 用户并在系统根目录下创建 /app 目录，用于存放 Hadoop 等组件运行包。因为该目录用于安装 hadoop 等组件程序，用户对 shiyanlou 必须赋予 rwx 权限（一般做法是 root 用户在根目录下创建 /app 目录，并修改该目录拥有者为 shiyanlou(chown – R shiyanlou:shiyanlou /app ）。 Hadoop 搭建环境： l 虚拟机操作系统： CentOS6.6 64 位，单核， 1G 内存 l JDK ： 1.7.0_55 64 位 l Hadoop ： 1.1.2 2 、

大数据要怎样学：数据科学特点与大数据学习误区 （1）大数据学习要事务驱动，不要技能驱动：数据科学的中心才能是处理问题。 大数据的中心方针是数据驱动的智能化，要处理详细的问题，不管是科学研讨问题，仍是商业决议计划问题，抑或是政府办理问题。 所以学习之前要清晰问题，了解问题，所谓问题导向、方针导向，这个清晰之后再研讨和挑选合适的技能加以使用，这样才有针对性，言必hadoop,spark的大数据剖析是不谨慎的。 不同的事务范畴需求不同方向理论、技能和东西的支撑。如文本、网页要自然言语建模，随时刻改动数据流需求序列建模，图画音频和视频多是时空混合建模；大数据处理如搜集需求爬虫、倒入导出和预处理等支撑，存储需求分布式云存储、云核算资源办理等支撑，核算需求分类、猜测、描绘等模型支撑，使用需求可视化、常识库、决议计划点评等支撑。所以是事务决议技能，而不是依据技能来考虑事务，这是大数据学习要防止的第一个误区。 （2）大数据学习要善用开源，不要重复造轮子：数据科学的技能基因在于开源。IT前沿范畴的开源化已成不可逆转的趋势，Android开源让智能手机平民化，让咱们跨入了移动互联网年代，智能硬件开源将带领跨入物联网年代，以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加快了去IOE（IBM、ORACLE、EMC）进程，倒逼传统IT巨子拥抱开源，谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体 容易掉入的“坑”？ 让我们一一盘点下。 ​ 1 在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：740041381，即可免费领取套系统的大数据学习教程 我们一起经历的那些坑 大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处 知乎、百度： “大数据学习路径是怎么样的？” “学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？” “ 语言是学R还是Python？” “我没时间有没钱，自学能学的会吗？” “现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？” “零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？” 自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无一点成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数…… 第一

1.文本处理函数 Upper()： 将文本转换为大写 如： select h_title,upper(h_title) as up_title from h_info; 结果如下： 2.时间处理函数 时间相关的两种数据类型： date：只包含日期， 形如 2020-01-02 datetime：包含日期和时间，形如 2020-02-02 00:00:00 例子： Date()函数 ： select * from h_info where Date(date) = “2020-02-03”; Year()函数 ： select * from h_info where Year(date) between “2010” and “2020”; Day()函数 ： select * from h_info where Day(date) = 3 and Month(date) = 2; 3.数值处理函数 来源： CSDN 作者： carry_1024 链接： https://blog.csdn.net/ycarry2017/article/details/104158828

存储模块 存储级别 意义 NONE 不会保存任何的数据 DISK_ONLY 直接将RDD的Partition保存在该节点的Disk上 MEMORY_ONLY 将RDD的Partition对应的原生的java object对象保存在JVM中。如果RDD太大，导致部分Partition无法保存在内存中的话，那么这些Partition将不会被缓存，在需要的时候，会被重新计算。这是默认的存储级别。 MEMORY_ONLY_SER 将RDD的Partition序列化后的对象(每一个Partition占用一个字节数组)存储在JVM中。通常来说，这将比直接保存原始对象来说空间利用率更高。尤其是在使用fast serializer(快速序列化)时。但是在读取的时候，由于需要进行反序列化，所以会占用一定量的CPU MEMORY_AND_DISK 将RDD的partition反序列化后存储在JVM中，如果它的RDD太大，导致它的部分Partition不能存储在内存中，超出的Partition将会被保存在DISK上，需要的时候进行读取。 MEMORY_AND_DISK_SER 与MEMORY_ONLY_SER类似，但是会把超出内存的Partition保存在Disk上，而不是每次需要的时候重新计算。 DISK_ONLY_2 MEMORY_ONLY_2 MEMORY_ONLY_SER_2 MEMORY

　　当发现作业运行效率不理想时，需要对作业执行进行性能监测，以及对作业本身、集群平台进行优化。优化后的集群可能最大化利用硬件资源，从而提高作业的执行效率。本文记录了在hadoop集群平台搭建以及作业运行过程中一些常用优化手段，在使用中会不断补充，不断翻阅。 一、对应用程序进行调优 1、 避免输入大量小文件 。大量的小文件(不足一个block大小)作为输入数据会产生很多的Map任务(默认一个分片对应一个Map任务)，而每个Map任务实际工作量又非常小，系统要花更多的时间来将这些Map任务的输出进行整合。如果将大量的小文件进行预处理合并成一个或几个大文件，任务执行的效率可能会提升几十倍。可手动将小文件合并成大文件，或通过Hadoop的SequenceFile、CombineFileInputFormat将多个文件打包到一个输入单元中，使得每个Map处理更多的数据，从而提高性能。 2、 预判并过滤无用数据 。可以使用一些过滤工具，在作业执行之前将数据中无用的数据进行过滤，可极大提高MapReduce执行效率。Bloom Filter是一种功能强大的过滤器，执行效率高，时间复杂度为O(1)，缺点是存在一定的误判可能，详细参考《Bloom Filter概念和原理》。当将一个非常大的表和一个非常小的表进行表连接操作时，可以使用Bloom Filter将小表数据作为Bloom

今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下： 接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了 暂停scala ide for eclipse的安装，简单了解一下spark的工作机制与hadoop有什么不同，然后下面从四个方面说一下两者的关系与区别： 1、目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。 2、两者的部署：Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 所以使用 Hadoop则可以抛开spark，而直接使用Hadoop自身的mapreduce完成数据的处理。Spark是不提供文件管理系统的，但也不是只能依附在Hadoop上

数据处理基本知识汇总 STEP7 的数据类型包括什么？ 基本数据类型 复杂数据类型 用于FB（功能块）的输入，输出参数类型 用于FC（功能）的输入，输出参数类型 基本数据类型是什么？ 先列举12种数据类型 数据类型 描述 位数 常用举例 BOOL 二进制位 1 TRUE/FALSE BYTE 字节 8 B#16#2F (16进制的2F) WORD 无符号字 16 W#16#247D (16进制的247D) INT 有符号整数 16 -362 DWORD 无符号双字 32 DW#16#149E857A DINT 有符号双整数 32 L#23 REAL IEEE浮点数 32 20.0 S5TIME SIMATIC时间 16 S5T#1H3M50S TIME IEC时间 32 T#1H3M50S DATE IEC日期 16 D#2015-7-17 TIME_OF_DAY 实时时间 32 TOD#1：10：30.3 CHAR ASCII字符 8 '2A' S7-300寻址方式？ 为了防止覆盖问题的产生。 对字节的寻址 可以连续 如 VB0，VB1，VB2，VB3 。 对字的寻址 可以连续 如 VW0 ,VW2，VW4 是2的倍数。 对双字的寻址 可以连续 如 VD0 VD4 VD8 VD12 是 4的倍数 。 如何生成变量表以及变量表的作用？