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共有 42 則文章
鐵人賽 DevOps DAY 7

技術 Day7-K8s那些特性可以提升AI系統性能(1)

因為原文是發表在DataCon2019,而資料科學家/資料工程師對K8s比較少接觸所以前面花了很大的篇幅在做K8s的背景介紹,本章開始歸納出5個K8s特性可以...

技術 工業4.0最後一哩路:AI大數據

這幾年AI及工業4.0風起雲湧,報章雜誌紛紛報導,連一些大老闆打高爾夫球時,彼此都要聊聊AI及工業4.0,但台灣很多工廠目前還停留在工業3.0,一步步地導入才...

技術 MacBook Pro初心者經驗分享by a Java programmer

由於公司對於員工自購筆電有補助, 想來想去自然是挑不二價的 MacBook Pro 啦! 入手時間是端午過後, 本文主要是分享這 10 來天將MacBook...

達標好文 技術 Spark SQL實測 MySQL, MSSQL, Oracle "SELECT語法"

任何結構性的資料(ex:Json)在Spark SQL下,都可以透過 createOrReplaceTempView("view名稱") 告...

技術 PySpark Streaming 接收MQTT發佈的資料!

嗨,大家好,今天要介紹的是關於透過Python完成Spark-Streaming,基本的Spark概念和MQTT這邊可能不會多做解釋,就當作大家已經有基本的RD...

技術 Apache Spark 入門(2)

這一篇我們要來講解 Spark 的運算機制,我本人是寫 Python的,所以下面都會使用 Python 來講解。 Transformation and Acti...

達標好文 技術 Apache Spark 入門(1)

簡介 Apache Spark 是一個強大的大數據處理平臺,各位也知道,現在大數據的資料規模和產生速度都是 TB or PB 級的,所以要有一個強大的平台來協助...

活動 從零開始的一日實戰 PySpark 生活!

大數據時代,絕對不能錯過的一日實戰工作坊 由老司機帶著你快速上手,肯定是你上手 Spark 的絕佳時機! Spark 是處理大數據最熱門的框架之一,透過...

技術 [Spark] 讀取MySQL大Table的效能問題

在測試從 Spark Shell讀取MySQL一張Large Table時,發生了Out of memory和connection timeout問題,記錄一下...

技術 [Spark] 從 Spark UI 找效能調校的目標

最近因為種種原因,複習了Spark的架構和概念,參考的是歐萊禮的Spark學習手冊,筆記在這裡。 一般來說,有大量資料運算需求的Cluster比較會需要常做效能...

鐵人賽 Big Data DAY 30
Spark 2.0 in Scala 系列 第 30

技術 [Spark-Day30](完結篇)資料工程師之路

從我的文章就大慨可以看出,我的內容很偏資料工程,而不是所謂的資料科學,更沒有講到半點ML或是DP。因為我是一位熱愛資料處理的(資料工程師)數據領域黑手XD。雖然...

鐵人賽 Big Data DAY 29
Spark 2.0 in Scala 系列 第 29

技術 [Spark-Day29](Spark好友篇) Cassandra with Spark長篇

昨天完成Cassandra的簡易安裝,並在cqlsh中走過基本的CRUD、UDT以及一些稍微特別的操作馬拉松後,今天當然要進一步用Spark與Cassandra...

鐵人賽 Big Data DAY 28
Spark 2.0 in Scala 系列 第 28

技術 [Spark-Day28](Spark好友篇)一次搞定Cassandra安裝與基礎查詢操作

趁最後幾天衝一下我很愛的分散式資料庫Cassandra。如果要用30秒的電梯演講說明Cassandra的優點,我會說: Cassandra是個開放源碼、分散式...

鐵人賽 Big Data DAY 27
Spark 2.0 in Scala 系列 第 27

技術 [Spark-Day27](Spark 好友篇)SparkStreaming With Kafka

我們昨天已經看過如何在Scala中獨立使用Kafka。以我之前的經驗,Kafka Producer的部份有比較多的可能會與其他系統而不是Spark整合,這時候就...

鐵人賽 Big Data DAY 26
Spark 2.0 in Scala 系列 第 26

技術 [Spark-Day26](Spark 好友篇) Streaming with Kafka初探

Spark Streaming支援多種資料來源,最基本內建常用的有: 檔案輸入串流 (File input Stream) Socket輸入串流 (Socke...

鐵人賽 Big Data DAY 25
Spark 2.0 in Scala 系列 第 25

技術 [Spark-Day25](Scala番外篇) Extrator、Case Class、Sealed Class大亂鬥

看完最直接的pattern match基礎應用,稍微講一些周邊作為番外的Ending吧,常常與pattern match一起提到的概念大概有Extrator、C...

鐵人賽 Big Data DAY 24
Spark 2.0 in Scala 系列 第 24

技術 [Spark-Day24](Scala番外篇) Patten matching

一直很想把Patten matching、Case Class、Extrator、Sealed的相關概念寫一下,就再來個番外吧。今天沒有Spark,但是有很重要...

鐵人賽 Big Data DAY 23
Spark 2.0 in Scala 系列 第 23

技術 [Spark-Day23](Spark Streaming篇)Window Operation by Use Case

延續先前的範例,假設我只想看見一點的股票交易資料勒?例如: 最近一個小時內,總交易次數總為何?交易量最高的五支股票為何? OK,來分析問題。首先每批資料的區...

鐵人賽 Big Data DAY 22
Spark 2.0 in Scala 系列 第 22

技術 [Spark-Day22](Spark Streaming篇) mapWithState by Use Case

Spark 1.6版時提出了新的stateful函式:mapWithState。本篇延續之前的範例,然後介紹mapWithState。 我們建立了兩個RDD:...

鐵人賽 Big Data DAY 21
Spark 2.0 in Scala 系列 第 21

技術 [Spark-Day21](Spark Streaming篇)Stateful Streaming

昨天我們看了SparkingStreamingContext的起手式與一個stateless的use case。基本上,我認為stateless不用處理關注其他...

鐵人賽 Big Data DAY 20
Spark 2.0 in Scala 系列 第 20

技術 [Spark-Day20](Spark Streaming篇)Stateless Streaming by Use Case

Spark Streaming裡面的API操作主要分為兩大類: Stateless Streaming StateFul Streaming State...

鐵人賽 Big Data DAY 19
Spark 2.0 in Scala 系列 第 19

技術 [Spark-Day19](Spark Streaming篇)Streaming初探

設定完了,開始來看看Spark Streaming到底是啥吧!基本上寫Streaming我會比較習慣在IDE中,所以回到Intellij + Scala Plu...

鐵人賽 Big Data DAY 18
Spark 2.0 in Scala 系列 第 18

技術 [Spark-Day18](Spark Streaming篇)HDFS、Kafka環境設定

終於進入下一個主題:Spark Family的Spark Streaming篇~ 講解過程中要從一些外部系統接資料,特別是HDFS跟Kafka,所以免不了要提一...

鐵人賽 Big Data DAY 17
Spark 2.0 in Scala 系列 第 17

技術 [Spark-Day17](core API實戰篇) Shared Variable

終於要進入core API實戰的最後一篇~Accumulator與Broadcast,趕快開始吧! Accumulator Accumulator可在不同的ex...

鐵人賽 Big Data DAY 16
Spark 2.0 in Scala 系列 第 16

技術 [Spark-Day16](core API實戰篇) Task、Stages、Checkpoint

講完了pairRDD與聚合函數後,再來講CoreAPI最後一塊拼圖:Task & Stages。今天的文章比較偏概念性的內容,說明Spark的工作概念與...

鐵人賽 Big Data DAY 15
Spark 2.0 in Scala 系列 第 15

技術 [Spark-Day15](core API實戰篇) Sorting, Grouping by Use Case

了解Joining用法後來看看Sorting跟Grouping,Grouping的high-level API我們前幾天已經看過了,今天會講一個底層的Combi...

鐵人賽 Big Data DAY 14
Spark 2.0 in Scala 系列 第 14

技術 [Spark-Day14](core API實戰篇) Joining by Use Case

先前處理的都是單一RDD然後轉換得到我們要的結果,假設我的需要一次處理兩個RDD以上呢?這不就像DB的join嗎?沒錯,接下來要談的主題就是RDD的 Join、...

鐵人賽 Big Data DAY 13
Spark 2.0 in Scala 系列 第 13

技術 [Spark-Day13](core API實戰篇)Partition

今天來聊聊Spark的partition,也就是RDD的DD(Distributed dataset)。基本上一個RDD會有數個不等的partition所組成,...

鐵人賽 Big Data DAY 12
Spark 2.0 in Scala 系列 第 12

技術 [Spark-Day12](core API實戰篇)聚合函數-2

看懂Aggregate之後,再來的就簡單多了,繼續討論其他的聚合函數吧,還有: AggreByKey Fold FoldByKey Reduce Reduce...

鐵人賽 Big Data DAY 11
Spark 2.0 in Scala 系列 第 11

技術 [Spark-Day11](core API實戰篇)聚合函數-1

聚合(Aggregation)功能無論是資料處理或分析中不可或缺的功能。無論是最常見的avg、sum、min、max,count等或是自定義的聚合,接下來就來個...