spark文本分类java

大数据具体是学习什么内容呢？主要框架是什么？

首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。

1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?

java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。

2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。

python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。

3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。

java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java

大数据开发学习路线：

第一阶段：Hadoop生态架构技术

1、语言基础

Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。

Linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。

Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。

2、环境准备

这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。

VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。

3、MapReduce

MapReduce分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。

4、HDFS1.0/2.0

HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。

5、Yarn（Hadoop2.0）

Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。

6、Hive

Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。

7、Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

8、SparkStreaming

Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。

9、SparkHive

Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。

10、Storm

Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。

11、Zookeeper

Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。

12、Hbase

Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。

13、Kafka

kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。

14、Flume

Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。

一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。

另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。

第二阶段：数据挖掘算法

1、中文分词

开源分词库的离线和在线应用

2、自然语言处理

文本相关性算法

3、推荐算法

基于CB、CF，归一法，Mahout应用。

4、分类算法

NB、SVM

5、回归算法

LR、DecisionTree

6、聚类算法

层次聚类、Kmeans

7、神经网络与深度学习

NN、Tensorflow

以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线，如果需要了解具体框架的开发技术，可咨询加米谷大数据老师，详细了解。

学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？

（1）Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

（2）HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

（3）JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

LinuxHadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

分布式计算框架和SparkStrom生态体系

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

大数据分析—AI（人工智能）Data

Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

以上的回答希望对你有所帮助

spark 怎么设置使用java的序列化方式

序列化就是一种用来处理对象流的机制，所谓对象流也就是将对象的内容进行流化。可以对流化后的对象进行读写操作，也可将流化后的对象传输于网络之间。序列化是为了解决在对对象流进行读写操作时所引发的问题。 序列化的实现：将需要被序列化的类

java spark获取gz文件时怎样分区

spark 读取HDFS文件，首先会判断文件是否可分，可切分即可分成多个partition，不可切分则整个文件为一个partition ，gz等压缩文件属于不可切分文件，所以设置分区无效，如果想要可变分区，需要对文件加索引支持可切分

spark和java的关系

通常大家只是说Spark是基于内存计算的，速度比MapReduce要快。或者说内存中迭代计算。其实我们要抓住问题的本质。总结有以下几点：

1、Spark vs MapReduce ≠ 内存 vs 磁盘

其实Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于：

MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO。

Spark则不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD(弹性分布式数据集，很强大)和DAG(有向无环图)，其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。

2、Spark vs MapReduce Shuffle的不同

Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle，两者至少有一点不同：

MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；

Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；

3、多进程模型 vs 多线程模型的区别

MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task则是基于线程模型的，就是说mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间(假设容器启动时间大概1s，如果有1200个block，那么单独启动map进程事件就需要20分钟)

Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。(多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源)

总结：关于Spark为什么比MapReduce快，或者Spark速度快于MapReduce的原因，总结至少有这几点不同之处吧。

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark

1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单）

2.Spark与MapReduce不同在什么地方

3.Spark为什么比Hadoop灵活

4.Spark局限是什么

5.什么情况下适合使用Spark

什么是Spark

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：

Spark与Hadoop的对比

Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。

Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用

Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。

这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。

不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

容错性

在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

可用性

Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合

Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小（大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素）

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

运行模式

本地模式

Standalone模式

Mesoes模式

yarn模式

Spark生态系统

Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的H iveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。

Spark streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。

Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。

End.