[简介] 官网:http://spark.apache.org/ 推荐学习博客:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/ spark是一个采用Scala语言进行开发,更快速更稳定的用于大规模数据处理的计算引擎. 是Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(即Hadoop.Spark.Storm). [特点] 1.速度上,在内存中处理比Hadoop快100倍以上,在磁盘上处理hadoop块10倍以上,因为saprk有更先进的DAG执行引擎,能提供基…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

常出现的使用误区: 误区一:在driver上创建连接对象(比如网络连接或数据库连接)    如果在driver上创建连接对象,然后在RDD的算子函数内使用连接对象,那么就意味着需要将连接对象序列化后从driver传递到worker上.而连接对象(比如Connection对象)通常来说是不支持序列化的,此时通常会报序列化的异常(serialization errors).因此连接对象必须在worker上创建,不要在driver上创建. dstream.foreachRDD { rdd => val…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作进行求值 在这些操作中,Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上,并将操作自动化执行. 每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. Get Started 用户可以: 读取一个外部数据集 或者使用对…

环境:centos6.0 虚拟机 搭建单机版本的spark 前提条件:搭建好hadoop环境 1. 下载scala进行安装 只需要设置环境变量SCALA_HOME和PATH即可 export SCALA_HOME=/home/hadoop/bigdater/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 2. 修改hadoop的core-site.xml文件,添加用户代理控制 hadoop.proxyuser.sparkuser.hosts=* hadoop.pr…

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu…

1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2…

原文地址:https://www.cnblogs.com/memento/p/9148732.html Windows 上的单机版安装 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 本文以 Spark 2.3.0 为例 >>> 下载下来的文件是 tgz 格式的压缩文件,直接利用压缩软件将其打开,可以看见里面有一个 tar 格式的压缩文件,继续用压缩软件打开,最终如下图所示: >>> 将其中的 spark-2.3.0-bin-ha…

Intro 这篇是对一个Spark (Streaming)作业的log进行分析.用来加深对Spark application运行过程,优化空间的各种理解. Here to Start 从我这个初学者写得一个Spark Streaming程序开始... package com.wttttt.spark /** * Created with IntelliJ IDEA. * Description: * Author: wttttt * Github: https://github.com/wttt…

Overview Spark Streaming为用户提供了一套与batch jobs十分相似的API,以编写streaming应用 与Spark的基本概念RDDs类似,Spark Streaming提供了被称为DStreams/discretized streams的抽象. DStream is a sequence of data arriving over time. 其本质是,每个DStream被表示成来自每个时间阶段的RDDs的序列,因此被称为离散的. DStreams可以从各种输入数…

因为看到我参考的Hadoop/spark集群搭建的文档中的都没有对 /spark-default.conf 的配置 合理地对 /spark-default.conf  进行配置,能够提高执行效率 --------------------------------------------------------------------------------------- 先cp复制模板文件 然后添加配置信息 spark.master spark://master:7077 spark.defaul…

Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型.集群中运行Master进程的节点称为Master,同样,集群中含有Worker进程的节点为Slave.Master负责控制整个集群的运行:Worker节点相当于分布式系统中的计算节点,它接收Master节点指令并返回计算进程到Master:Executor负责任务的执行:Client是用户提交应用的客户端:Driver负责协调提交后的分布式应用. 在Spark应用的执行过程中,Driver和Worker是相互对应的.…

[下载] 注意选择spark版本时,与hadoop的版本要搭配 http://spark.apache.org/downloads.html [安装]…

Hadoop十年 找了一张Hadoop十年的生态发展图: Spark概况: Apache Spark是一个开源簇运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发.相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中,Spark使用了内存内运算技术,能在数据尚未写入硬盘时即在内存内分析运算.Spark在内存内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍,即便是运行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度.Spark允许用户将数据加…

  参考: 英文:https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 中文:http://www.cnblogs.com/lujinhong2/p/4651025.html 1.2.1版本的   (一)快速入门 老规矩,先看一个简单示例,有个认识.这个示例来自官方example的SparkPi: package org.lujinhong.demo.spark /* * 官方的sparkPi示例 */ import scala.…

  (一)官方入门示例 废话不说,先来个示例,有个感性认识再介绍. 这个示例来自spark自带的example,基本步骤如下: (1)使用以下命令输入流消息: $ nc -lk 9999 (2)在一个新的终端中运行NetworkWordCount,统计上面的词语数量并输出: $ bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999 (3)在第一步创建的输入流程中敲入一些内容,在第二步创建的终端中会看到统计结果,如: 第一个终端输入的内…

Ref: Spark3.0 preview预览版尝试GPU调用(本地模式不支持GPU) 预览版本:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/ Ref: Apache Spark3.0什么样?一文读懂Apache Spark最新技术发展与展望 2. Accelerator Aware Scheduling Spark依赖Accelerator Aware Scheduling来感知GPU计算资源,从而调度深度学习任务.实际上…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题第二篇文章,我们来看spark非常重要的一个概念--RDD. 在上一讲当中我们在本地安装好了spark,虽然我们只有local一个集群,但是仍然不妨碍我们进行实验.spark最大的特点就是无论集群的资源如何,进行计算的代码都是一样的,spark会自动为我们做分布式调度工作. RDD概念 介绍spark离不开RDD,RDD是其中很重要的一个部分.但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什么,我自己也是一样,我在系统学习s…

Spark在集群上的运行模式 链接: http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html Component章节 总结: 1 Each application gets its own executor processes,所以各application间是独立的. 2 spark可以使用多种 cluster manager,包括 Spark's own standalone cluster manager, Mesos or YAR…

http://book.51cto.com/art/201408/448416.htm 一.如何实现多台机器的ssh无密码登录 当我们在配置多台计算,使之可以相互使用无密码登录-ssh,之前都是一台一台的配置,现在一台A上添加B,然后在另一台B上再次添加A,这样使得authorized_keys中的内容相同,但时并不是完全相同,比如添加顺序.如果超过2台,这种配置就相当复杂了,而且容易出错.后来,在网上看到了一种简单的配置,所有机器只需配置一遍即可. 1.安装ssh.  sudo apt-get…

<?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses…

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…

Spark Streaming 编程指南 Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLli…

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我…

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到…

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

安装spark ha集群 1.默认安装好hadoop+zookeeper 2.安装scala 1.解压安装包 tar zxvf scala-2.11.7.tgz 2.配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.7 #CLASSPATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:$SCALA_HOME/lib #PATH export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 保存退出…

What is HDInsight? Microsoft Azure HDInsight 是基于 Hortonoworks Data Platform (HDP) 的 Hadoop 集群,包括Storm, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Ambari等(具体的组件请参看最后的附录).Azure HDInsight 支持 Windows的集群部署,也支持 Linux 集群部署.Hortonworks 是我目前所知唯一支持在 Windows 上部署的 Hadoop C…