第2例 使用Spark ML的逻辑回归来预测乳腺癌 这是一个 二元分类 问题, 也就是预测出来的结果只有两种， 是恶性肿瘤, 或是良性肿瘤。 有关 Spark ML 的介绍与知识点请参考: Spark ML学习笔记—Spark MLlib 与 Spark ML。 2.1 数据准备 2.1.1 数据集文件准备 (1) 该项目并为使用数据库当做数据源，而是直接将数据文件放在项目目录中, 这是一个结构化的简化数据集。 (2) 本项目使用的数据集是: 来自 UC

一、集群节点分布。 三个服务器组成一个Zookeeper集群。node-01和node-02作为集群的NameNode，需要运行ZKFC来监控NameNode的健康状态。 二、hadoop高可用集群 （1）先搭建普通的hadoop集群。  （2）修改core-site.xml文件。             该文件是Hadoop的核心配置文件，配置HDFS地址、端口号，以及临时文件 目录。打开该配置文件，添加如下配置内容。 zookeeper地址就是你的三台主机名 cd /ex

1.概念 一种高吞吐量的分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replication），基于zookeeper协调的消息系统。 Message 消息数据，消息队列MQ Broker 集群中服务器统称，中间人释义 Topic 消息的类别 Partition 每个Partition都有3个副本 Segment 一个Partition有多个Segment，分Segment管理减少单个文件太大的问题，有index索引能方便更快速定位 Producer 发布消息到kafka brok

大家好，我是一条~ 5小时推开Spark的大门，第二小时，带大家搭建开发环境。 主要分两步， Spark的安装 Scala环境的搭建 话不多说，动起来！ Spark的安装 Spark是基于Scala语言编写的，需要运行在JVM上，运行环境Java7以上，本文使用Java8，Centos7。 用Python也是可以的，但本教程不详细讲。 1.下载Spark 我使用的是腾讯云的服务器，没有的同学用虚拟机也是可以的，Win和Mac如何安装虚拟机不再赘述，CSDN有

题目所需数据集及相应信息描述： 数据集： 1、用户评分数据集ratings.dat:包含了大量用户的历史评分数据。 2、样本评分数据集personalRatings.dat:包含了少数几个用户的个性化评分数据，这些数据反映了某个用户的个性化观影喜好。 3、电影数据集movies.dat:包含了每部电影的相关信息。 注意： 之后依次使用数据集1~3表示上述数据集 数据集结构如下： 1、用户ID::电影ID::评分::时间戳 2、用户ID::电影ID::评分::时间戳 3、电影ID::电影名称::电

前言 DataFrame是Spark中对带模式(schema)行列数据的抽象。DateFrame广泛应用于使用SQL处理大数据的各种场景。 DataFrame 创建 法一 、从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，spark.read 操作 spark.read.json(“testJson.json”) 或者spark.read.format(“json”).load(“testJson.json”) json文件 {"name":"min","age":20,} {"

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一、环境准备 Stream Load可以说是StarRocks最为核心的导入方式，StarRocks的主要导入方式例如Routine Load、Flink Connector、DataX StarRocksWriter等，底层实现都是基于Stream Load的思想，所以我们着重介绍。 Stream Load是由用户发送HTTP请求将本地文件或数据流导入至StarRocks中的导入方式，其本身不依赖其他组件。Stream Load支持导入本地数据文件（csv、txt等）和json文件，建议单

原文网址：Kafka--消息丢失--原因/解决方案/零丢失的配置_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介         本文介绍Kafka什么时候消息会丢失、保证消息不丢失的解决方案、消息零丢失的配置。         Kafka的消息丢失是消息异常中的一种。其他异常还有：消息重复、顺序性、消息堆积等。本文只介绍消息丢失这种消息异常。         Kafka消息在生产者、Broker、消费者 都可能丢失。 生产者丢失消息 情景1：消息太大 描述 消息大小超过Broker的m

提交任务 spark 工作节点 包含 master node， workNode ; 通过 RpcEndpoint 实现节点间的通信, RpcEndpoint::receive 是 处理消息的入口函数; Executor 是work node 的处理 task的 线程池; 1 SparkSubmit 通过 RestSubmissionClient 向master 提交spark任务 2 master::receive 处理消息， 接受到 RegisterApplication 消息， 调度

亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地宣布，StreamX 今天迎来了 1.2.3 Release 版本的正式发布！本次增加了诸多新特性，修复了一些 bug ，对 StreamX 的易用性、稳定性等方面进行了加强，欢迎大家下载使用！  1. 重要更新 在 1.2.3 版本中，StreamX 支持了 最新的 Apache Flink 1.15.0 ，在使用上还是一如既往的简洁丝滑。同时支持了 Scala 2.11 / 2.12 从此可以自由的选择 Scala、重新划分了 Datas

OpenSearch 1. OpenSearch插件 OpenSearch插件的前身就是Open Distro。这些插件是默认安装的。他们被安装在OPENSEARCH_HOME/plugins目录下面。这些插件很大程度上丰富了整个系统的功能，但是到目前位置，社区上的很多插件还是适配ES的，而不是OpenSearch。如果我们强行把ES上的插件搬到OpenSearch用，大概率会起不来。 2. OpenSearch集群 2.1 节点的类型 节点类型 作用 机器配置 ma