體育SPARK游戲分組
Ⅰ 大數據學習需要哪些課程
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01.Tableau全套課程|04.Tableau更新專區|03.Tableau實戰|02.Tableau進階|01.Tableau入門|03.Tableau基礎教程視頻（中文+英文） 8課|02.Tableau從零開始學習視頻（中文+英文） 7課|01.Tableau8.0快速入門視頻教程 10課|
Ⅱ 大數據分析培訓哪個好
大數據分析培訓個人更傾向於北上廣深等一線大城市的知名度高，成立時間長，口碑好的學校，一方面接觸的信息技術都是行業前沿的，同時成立時間長的學校，已經形成了完善的課程體系以及教學方法，比如·光環·大數據，成立十多年了，各渠道資源豐富，阿里、網路、華為京東等大型企業達成戰略合作，用企業項目真實還原，讓學員積累真正的開發經驗。
Ⅲ Java培訓班的課程一般都學習什麼內容呢
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微服務是對於微信公眾平台提供的輔助管理平台，強化了微信公眾號的互動營銷推廣與客戶關系維護功能。微服務平台開發了為商家定製的「個性化管理、營銷推廣、客戶關系管理、會員卡管理」等幾個重要的運營管理模塊。
Ⅳ 如何在體育教學中運用spark教學
小學生的特點是愛動,熱於參加各項活動,尤其是游戲.同時小學生的好勝心較強,誰都不願因自己的行為失誤或行動遲緩,而破壞全隊的成績或名次,更不願因自己違反規則而令全隊受處罰或取消資格.所以在小學體育教學中應組織更多的富有生活性
Ⅳ spark sql dataset怎麼做分組排序呢
sparksql怎樣取分組後的topn
Spark SQL 開窗函數
1、Spark 1.5.x版本以後，在Spark SQL和DataFrame中引入了開窗函數，比如最經典的就是我們的row_number()，可以讓我們實現分組取topn的邏輯。
2、做一個案例進行topn的取值（利用Spark的開窗函數），不知道是否還有印象，我們之前在最早的時候，做過topn的計算，當時是非常麻煩的。但是現在用了Spark SQL之後，非常方便。
Ⅵ 為什麼會有maprece和spark
MapRece從出現以來，已經成為Apache Hadoop計算範式的扛鼎之作。它對於符合其設計的各項工作堪稱完美：大規模日誌處理，ETL批處理操作等。
隨著Hadoop使用范圍的不斷擴大，人們已經清楚知道MapRece不是所有計算的最佳框架。Hadoop 2將資源管理器YARN作為自己的頂級組件，為其他計算引擎的接入提供了可能性。如Impala等非MapRece架構的引入，使平台具備了支持互動式SQL的能力。
今天，Apache Spark是另一種這樣的替代，並且被稱為是超越MapRece的通用計算範例。也許您會好奇：MapRece一直以來已經這么有用了，怎麼能突然被取代？畢竟，還有很多ETL這樣的工作需要在Hadoop上進行，即使該平台目前也已經擁有其他實時功能。
值得慶幸的是，在Spark上重新實現MapRece一樣的計算是完全可能的。它們可以被更簡單的維護，而且在某些情況下更快速，這要歸功於Spark優化了刷寫數據到磁碟的過程。Spark重新實現MapRece編程範式不過是回歸本源。Spark模仿了Scala的函數式編程風格和API。而MapRece的想法來自於函數式編程語言LISP。
盡管Spark的主要抽象是RDD（彈性分布式數據集），實現了Map，rece等操作，但這些都不是Hadoop的Mapper或Recer API的直接模擬。這些轉變也往往成為開發者從Mapper和Recer類平行遷移到Spark的絆腳石。
與Scala或Spark中經典函數語言實現的map和rece函數相比，原有Hadoop提供的Mapper和Recer API 更靈活也更復雜。這些區別對於習慣了MapRece的開發者而言也許並不明顯，下列行為是針對Hadoop的實現而不是MapRece的抽象概念：
· Mapper和Recer總是使用鍵值對作為輸入輸出。
· 每個Recer按照Key對Value進行rece。
· 每個Mapper和Recer對於每組輸入可能產生0個，1個或多個鍵值對。
· Mapper和Recer可能產生任意的keys和values，而不局限於輸入的子集和變換。
Mapper和Recer對象的生命周期可能橫跨多個map和rece操作。它們支持setup和cleanup方法，在批量記錄處理開始之前和結束之後被調用。
本文將簡要展示怎樣在Spark中重現以上過程，您將發現不需要逐字翻譯Mapper和Recer！
作為元組的鍵值對
假定我們需要計算大文本中每一行的長度，並且報告每個長度的行數。在HadoopMapRece中，我們首先使用一個Mapper，生成為以行的長度作為key，1作為value的鍵值對。
public class LineLengthMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(new IntWritable(line.getLength()), new IntWritable(1));
}
}
值得注意的是Mappers和Recers只對鍵值對進行操作。所以由TextInputFormat提供輸入給LineLengthMapper，實際上也是以文本中位置為key（很少這么用，但是總是需要有東西作為Key），文本行為值的鍵值對。
與之對應的Spark實現：
lines.map(line => (line.length, 1))
Spark中，輸入只是String構成的RDD，而不是key-value鍵值對。Spark中對key-value鍵值對的表示是一個Scala的元組，用(A，B)這樣的語法來創建。上面的map操作的結果是(Int，Int)元組的RDD。當一個RDD包含很多元組，它獲得了多個方法，如receByKey，這對再現MapRece行為將是至關重要的。
Rece
rece()與receBykey()
統計行的長度的鍵值對，需要在Recer中對每種長度作為key，計算其行數的總和作為value。
public class LineLengthRecer extends
Recer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
@Override
protected void rece(IntWritable length, Iterable<IntWritable> counts,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable count : counts) {
sum += count.get();
}
context.write(length, new IntWritable(sum));
}
}
Spark中與上述Mapper，Recer對應的實現只要一行代碼：
val lengthCounts = lines.map(line => (line.length, 1)).receByKey(_ + _)
Spark的RDD API有個rece方法，但是它會將所有key-value鍵值對rece為單個value。這並不是Hadoop MapRece的行為，Spark中與之對應的是ReceByKey。
另外，Recer的Rece方法接收多值流，並產生0，1或多個結果。而receByKey，它接受的是一個將兩個值轉化為一個值的函數，在這里，就是把兩個數字映射到它們的和的簡單加法函數。此關聯函數可以被調用者用來rece多個值到一個值。與Recer方法相比，他是一個根據Key來Rece Value的更簡單而更精確的API。
Mapper
map() 與 flatMap()
現在，考慮一個統計以大寫字母開頭的單詞的個數的演算法。對於每行輸入文本，Mapper可能產生0個，1個或多個鍵值對。
public class CountUppercaseMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for (String word : line.toString().split(" ")) {
if (Character.isUpperCase(word.charAt(0))) {
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
}
Spark對應的寫法：
lines.flatMap(
_.split(" ").filter(word => Character.isUpperCase(word(0))).map(word => (word,1))
)
簡單的Spark map函數不適用於這種場景，因為map對於每個輸入只能產生單個輸出，但這個例子中一行需要產生多個輸出。所以，和MapperAPI支持的相比，Spark的map函數語義更簡單，應用范圍更窄。
Spark的解決方案是首先將每行映射為一組輸出值，這組值可能為空值或多值。隨後會通過flatMap函數被扁平化。數組中的詞會被過濾並被轉化為函數中的元組。這個例子中，真正模仿Mapper行為的是flatMap，而不是map。
groupByKey()
寫一個統計次數的recer是簡單的，在Spark中，receByKey可以被用來統計每個單詞的總數。比如出於某種原因要求輸出文件中每個單詞都要顯示為大寫字母和其數量，在MapRece中，實現如下：
public class CountUppercaseRecer extends
Recer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void rece(Text word, Iterable<IntWritable> counts, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable count : counts) {
sum += count.get();
}
context
.write(new Text(word.toString().toUpperCase()), new IntWritable(sum));
}
}
但是redeceByKey不能單獨在Spark中工作，因為他保留了原來的key。為了在Spark中模擬，我們需要一些更像Recer API的操作。我們知道Recer的rece方法接受一個key和一組值，然後完成一組轉換。groupByKey和一個連續的map操作能夠達到這樣的目標:
groupByKey().map { case (word,ones) => (word.toUpperCase, ones.sum) }
groupByKey只是將某一個key的所有值收集在一起，並且不提供rece功能。以此為基礎，任何轉換都可以作用在key和一系列值上。此處，將key轉變為大寫字母，將values直接求和。
setup()和cleanup()
在MapRece中，Mapper和Recer可以聲明一個setup方法，在處理輸入之前執行，來進行分配資料庫連接等昂貴資源，同時可以用cleanup函數可以釋放資源。
public class SetupCleanupMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Connection dbConnection;
@Override
protected void setup(Context context) {
dbConnection = ...;
}
...
@Override
protected void cleanup(Context context) {
dbConnection.close();
}
}
Spark中的map和flatMap方法每次只能在一個input上操作，而且沒有提供在轉換大批值前後執行代碼的方法，看起來，似乎可以直接將setup和cleanup代碼放在Sparkmap函數調用之前和之後：
val dbConnection = ...
lines.map(... dbConnection.createStatement(...) ...)
dbConnection.close() // Wrong!
然而這種方法卻不可行，原因在於：
· 它將對象dbConnection放在map函數的閉包中，這需要他是可序列化的（比如，通過java.io.Serializable實現）。而資料庫連接這種對象一般不能被序列化。
· map是一種轉換，而不是操作，並且拖延執行。連接對象不能被及時關閉。
· 即便如此，它也只能關閉driver上的連接，而不是釋放被序列化拷貝版本分配的資源連接。
事實上，map和flatMap都不是Spark中Mapper的最接近的對應函數，Spark中Mapper的最接近的對應函數是十分重要的mapPartitions()方法，這個方法能夠不僅完成單值對單值的映射，也能完成一組值對另一組值的映射，很像一個批映射（bulkmap）方法。這意味著mapPartitions()方法能夠在開始時從本地分配資源，並在批映射結束時釋放資源。
添加setup方法是簡單的，添加cleanup會更困難，這是由於檢測轉換完成仍然是困難的。例如，這樣是能工作的：
lines.mapPartitions { valueIterator =>
val dbConnection = ... // OK
val transformedIterator = valueIterator.map(... dbConnection ...)
dbConnection.close() // Still wrong! May not have evaluated iterator
transformedIterator
}
一個完整的範式應該看起來類似於：
lines.mapPartitions { valueIterator =>
if (valueIterator.isEmpty) {
Iterator[...]()
} else {
val dbConnection = ...
valueIterator.map { item =>
val transformedItem = ...
if (!valueIterator.hasNext) {
dbConnection.close()
}
transformedItem
}
}
}
雖然後者代碼翻譯註定不如前者優雅，但它確實能夠完成工作。
flatMapPartitions方法並不存在，然而，可以通過調用mapPartitions，後面跟一個flatMap(a= > a)的調用達到同樣效果。
帶有setup和cleanup的Recer對應只需仿照上述代碼使用groupByKey後面跟一個mapPartition函數。
別急，等一下，還有更多
MapRece的開發者會指出，還有更多的還沒有被提及的API：
· MapRece支持一種特殊類型的Recer，也稱為Combiner，可以從Mapper中減少洗牌(shuffled)數據大小。
· 它還支持同通過Partitioner實現的自定義分區，和通過分組Comparator實現的自定義分組。
· Context對象授予Counter API的訪問許可權以及它的累積統計。
· Recer在其生命周期內一直能看到已排序好的key 。
· MapRece有自己的Writable序列化方案。
· Mapper和Recer可以一次發射多組輸出。
· MapRece有幾十個調優參數。
有很多方法可以在Spark中實現這些方案，使用類似Accumulator的API，類似groupBy和在不同的這些方法中加入partitioner參數的方法，Java或Kryo序列化，緩存和更多。由於篇幅限制，在這篇文章中就不再累贅介紹了。
需要指出的是，MapRece的概念仍然有用。只不過現在有了一個更強大的實現，並利用函數式語言，更好地匹配其功能性。理解Spark RDD API和原來的Mapper和RecerAPI之間的差異，可以幫助開發者更好地理解所有這些函數的工作原理，以及理解如何利用Spark發揮其優勢。