Explore the configuration changes that Cigna’s Big Data Analytics team has made to optimize the performance of its real-time architecture. Real-time stream processing with Apache Kafka as a backbone provides many benefits. For example, this architect…

异常问题:Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. spark-submit提交脚本: [spark@master work]$ more submit.sh #! /bin/bash jars="" for…

fileStream是Spark Streaming Basic Source的一种,用于“近实时”地分析HDFS(或者与HDFS API兼容的文件系统)指定目录(假设:dataDirectory)中新近写入的文件,dataDirectory中的文件需要满足以下约束条件:   (1)这些文件格式必须相同,如:统一为文本文件: (2)这些文件在目录dataDirectory中的创建形式比较特殊:必须以原子方式被“移动”或“重命名”至目录dataDirectory中: (3)一旦文件被“移动”或“重…

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…

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…

一.简介 Apache Flume是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming提供了以下两种方式用于Flume的整合. 二.推送式方法 在推送式方法(Flume-style Push-based Approach)中,Spark Streaming程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume通过avro Sink将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如下: 2.1 配置日…

一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如…

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已…

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea…

Spark Streaming 整合 Flume ​ 一.简介二.推送式方法        2.1 配置日志收集Flume        2.2 项目依赖        2.3 Spark Streaming接收日志数据        2.4 项目打包        2.5 启动服务和提交作业        2.6 测试        2.7 注意事项三.拉取式方法        3.1 配置日志收集Flume        2.2 新增依赖        2.3 Spark Streaming…

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程,源数据从Kafka中读取. Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API,和0.8不同,因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应,其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker:spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker,处于实验阶段.两者的对比如下表所示. |spark-streaming-ka…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

批处理 & 流处理 像这个是批处理 像这样就是流处理 为什么需要流处理--更多场景需要 Spark Core & RDD 本质上是离线运算 Spark Streaming是什么(分布式的流处理系统) Spark Streaming是什么 Spark Streaming的竞争对手(两都是apache的) Strom Spark Streaming vs Storm…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt…

功能:接收来自kafka的数据,数据是一篇文章,来判断文章的类型,把判断的结果一并保存到Hbase,并把文章建立索引(没有代码只有一个空壳,可以自己实现,以后有机会了可能会补上) import org.apache.spark.ml.PipelineModel import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, LabeledPoint, Tokenizer} import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,…

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型…

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t…

1.  介绍 Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架,建立在Spark Core之上,与Spark SQL.GraphX.MLib相并列. Spark Streaming是Spark Core的扩展应用,具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. 可以监控来自Kafka.Flume.HDFS.Twitter.Socket套接字等数据,通过复杂算法及一系列的计算分析数据,且可将分析结果存入HDFS.数据库或前端页面. 2. 工作原理 Spark的核心是RDD(或DataF…

Spark Streaming 的一些问题,做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险. checkpoint checkpoint 是个很好的恢复机制.但是方案比较粗暴,直接通过序列化的机制写入到文件系统,导致代码变更和配置变更无法生效.实际场景是升级往往比系统崩溃的频率高太多.但是升级需要能够无缝的衔接上一次的偏移量.所以spark streaming在无法容忍数据有丢失的情况下,你需要自己记录偏移量,然后从上一次进行恢复. 我们目前是重写了相关的代码,每次记录偏移量,不过只有在升级的时候才…

原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)  Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触发…

原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触…

1 Spark源码定制选择从Spark Streaming入手  我们从第一课就选择Spark子框架中的SparkStreaming. 那么,我们为什么要选择从SparkStreaming入手开始我们的Spark源码版本定制之路? 有下面几个方面的理由: 1)Spark大背景 Spark 最开始没有我们今天看到的Spark Streaming.GraphX.Machine Learning.Spark SQL和Spark R等相关子框架内容,最开始就只有很原始的Spark Core.我们要做Sp…

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间. 基于实时数据流的数据处理(streaming data proces…

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式…