Structured Streaming Programming Guide(结构化流编程指南) Overview(概貌) ·Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎的可扩展且容错的流处理引擎. ·您可以像表达静态数据的批处理计算一样表达流式计算. ·Spark SQL引擎将负责逐步和连续地运行它,并在流数据继续到达时更新最终结果. ·您可以使用Scala,Java,Python或R中的数据集/数据框架API来表示流聚合,事件时间窗口,流到批处理连接等.计算在同一…

PySpark Usage Guide for Pandas with Apache Arrow(使用Apache Arrow的Pandas PySpark使用指南) Apache Arrow in Spark Ensure PyArrow Installed Enabling for Conversion to/from Pandas Pandas UDFs (a.k.a. Vectorized UDFs) Scalar Grouped Map Grouped Aggregate Usage…

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,…

三种编译方式 1. 编译文档:more—>buiding spark 2. 三种编译方式:SBT,Maven,打包编译 make-distribution.sh 运行方式 local,standalone,yarn,mesos…

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…

SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执…

[译]避免使用GroupByKey Scala Spark 技术   by:leotse 原文:Avoid GroupByKey 译文 让我们来看两个wordcount的例子,一个使用了reduceByKey,而另一个使用groupByKey: 1234567891011 val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three…

日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现R与Spark的连接—sparklyr包提供了一个完整的dplyr后端 筛选并聚合Spark数据集,接着在R中实现分析与可视化 利用Spark的MLlib机器学习库在R中实现分布式机器学习算法 可以创建一个扩展,用于调用Spark API.并为Spark的所有包集提供了一个接口 未来在RStudio IDE中集成支持Spark和sparklyr包 安装 通过devtools包实现sparklyr包的安装: instal…

本文转载于雪晴数据网 相关内容: sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark Sparklyr与Docker的推荐系统实战 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ---------------------------------------- 日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现…

RDD是Spark最基本,也是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 是关于RDD的论文.如果觉得英文阅读太费时间,可以看这篇译文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是只读的.分区记录的…

SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执…

Spark is no rocket science!——博主 了解分布式计算的朋友,一定知道DAG这样一个概念.其实我接触DAG也是在学习MapReduce时了解到的.(具体可查阅<大数据日知录:架构与算法>这本书.推荐阅读.) DAG,有向无环图.可以脑补一下DAG是个什么东西:有向.无环.图,如是而已,意思实在是再明白不过了.如果把DAG讲的复杂一点,还会涉及到DAG计算系统的三层结构等较深入的设计与实现细节. 还有一个概念大家也应该有所了解:批处理计算系统.批处理,批量处理.批量,有数…

原文地址:http://spark.incubator.apache.org/docs/0.7.3/tuning.html 译文地址:http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 译文作者:http://my.oschina.net/u/559738 我的英语水平有限,此文是上传到oschina网站上由一位热心的网友(@sdzzboy)翻译的.oschina上的学习氛围不错,提出的问题会有很多热心的大牛帮忙解答,国内这样的社区还是比较少的,期待国内涌…

1. 请描述spark RDD原理与特征 RDD为Resilient Distributed Datasets缩写,译文弹性分布式数据集. 他是spark系统中的核心数据模型之一,另外一个是DAG模型. 它是“只读”,“分区”的数据集合.其类内部有5个部分组成: 1. 一组partition    partitions_ : Array[Partition] 2.每个partition的计算函数 通过诗选compute函数达到这个目的. 3.RDD依赖关系,新的RDD可以从已有的RDD转换而来,…

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理…

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…

原文链接:https://wongxingjun.github.io/2016/05/11/Spark-Job%E8%B0%83%E4%BC%98-Part-1/ Spark应用的执行效率是所有程序员需要关心的问题,单纯从代码层面去了解和优化明显是不够的,本文介绍Spark的底层执行模式,并给出了一些经验性的调优建议.本文是对Cloudera一篇博文的译文. 学习调优你的Spark Job获得最优的效率 当你通过公共API写Spark代码的时候,你会遇到诸如transformation,acti…

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成…

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC…

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App…

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java…

ML Pipelines(译文) 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在这一部分,我们将要介绍ML Pipelines,它提供了基于DataFrame上统一的高等级API,可以帮助使用者创建和调试机器学习工作流: 目录: Pipelines中主要的概念: DataFrame Pipeline组件 Transformers:转换器 Estimators:预测器 Pipelines组件属性 Pipeline…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区…

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面…

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi…

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…

[TOC] Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一…

一.Spark简介: 以下是百度百科对Spark的介绍: Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架.与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集…