apache spark 예제

« 로컬 »- 이 매개 변수는 스파크 응용 프로그램을 연결하는 마스터 URL을 나타냅니다. 다운로드 폴더에서 스파크 응용 프로그램을 실행할 로컬 시스템으로 스파크 다운로드 파일을 이동합니다. 명령 사용: 예제 응용 프로그램은 파이썬에도 제공됩니다. 예를 들어 다음 단계는 출력을 텍스트 파일에 저장하고 스파크 셸을 종료하는 것입니다. 즉, Java및 Scala가 설치된 후 Spark 클러스터의 각 노드에 컴파일된 버전의 아파치 스파크 응용 프로그램을 배치하기만 하면 됩니다. 스파크는 파이썬 API도 제공합니다. Python 인터프리터에서 스파크를 대화식으로 실행하려면 bin/pyspark를 사용하십시오: 다음에 는 트윗에 대한 일부 의미 분석을 실행하여 현재 지진 발생을 참조하는 것처럼 보이는지 확인해야 합니다. 예를 들어 « 지진! » 또는 « 지금은 흔들리고 있다 »와 같은 트윗은 긍정적인 일치를 고려하는 반면 « 지진 컨퍼런스 참석 » 또는 « 어제 지진은 무서웠다 »와 같은 트윗은 그렇지 않습니다. 논문의 저자는 이를 위해 지원 벡터 머신(SVM)을 사용했습니다.

여기에서도 동일한 작업을 수행하지만 스트리밍 버전을 시도할 수도 있습니다. MLlib의 결과 코드 예제는 다음과 같습니다. 이를 설명하기 위해 빅데이터의 « Hello World! » : 단어 수 예제를 살펴보겠습니다. MapReduce에 대해 Java에서 작성하면 약 50 줄의 코드가 있는 반면 스파크 (및 스칼라)에서는 이처럼 간단하게 할 수 있습니다: 이것은 사용자가 Spark 작업을 시작할 수 있고 관리없이 스파크 셸을 사용할 수 있는 독립 실행형 배포에 추가 기능입니다. 액세스. 첫 번째 단계는 다음 줄을 추가하여 수행되는 Spark 프로그램에 필요한 스파크 클래스를 명시적으로 가져오는 것입니다 ( 이 스파크 자습서에서는 spark-1.3.1-bin-hadoop2.6 버전을 사용하고 있습니다) 스파크 작업을 실행하는 가장 좋은 방법은 스파크 제출을 사용하는 것입니다. 예제 응용 프로그램은 표준 MapReduce 예제인 WordCount의 향상된 버전입니다. WordCount의이 버전에서 목표는 코퍼스에서 가장 인기있는 단어의 문자 분포를 배우는 것입니다. 응용 프로그램 : 이 링크에서 아파치 스파크 (하두롭 버전에 따라 미리 빌드) 아파치 스파크의 최신 버전을 다운로드 : 아파치 스파크 다운로드 링크이 문서에서, 우리는 아키텍처와 아파치 스파크의 다른 구성 요소에 대해 논의했다.

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