一.前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等.Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行.一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行. 二.具体  原始数据集:   1.count 返回数据集中的元素数.会在结果计算完成后回收到Driver端.返回行数 package com.spark.spark.actions; impor…

一.前述 Spark中控制算子也是懒执行的,需要Action算子触发才能执行,主要是为了对数据进行缓存. 控制算子有三种,cache,persist,checkpoint,以上算子都可以将RDD持久化,持久化的单位是partition.cache和persist都是懒执行的.必须有一个action类算子触发执行.checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘,还能切断RDD之间的依赖关系. 二.具体算子 1. cache 默认将RDD的数据持久化到内存中.cache是懒执行. chche (…

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform…

在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im…

一.前述 SparkStreaming中的算子分为两类,一类是Transformation类算子,一类是OutPutOperator类算子. Transformation类算子updateStateByKey,reduceByKeyAndWindow,transform OutPutOperator类算子print,foreachRDD,saveAsTextFile 本文讲解OutPutOperator类算子. 二.具体 1.foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD,对拿到…

一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr…

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量…

RDD算子调优 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率. 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会…

本质上在Actions算子中通过SparkContext运行提交作业的runJob操作,触发了RDD DAG的运行. 依据Action算子的输出空间将Action算子进行分类:无输出. HDFS. Scala集合和数据类型. 无输出 foreach 对RDD中的每一个元素都应用f函数操作,不返回RDD和Array,而是返回Uint. 图中.foreach算子通过用户自己定义函数对每一个数据项进行操作. 本例中自己定义函数为println,控制台打印全部数据项. 源代码: /** * Applie…

首先是一张Spark的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点.2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信.dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用程序 一.Application ap…

一.前述 Spark中资源调度是一个非常核心的模块,尤其对于我们提交参数来说,需要具体到某些配置,所以提交配置的参数于源码一一对应,掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼.由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述,更多的偏于应用. 二.具体细节 1.Spark-Submit提交参数 Options: --master MASTER_URL, 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn…

本文主要记录我使用Spark以来遇到的一些典型问题及其解决的方法,希望对遇到相同问题的同学们有所帮助. 1. Spark环境或配置相关 Q: Sparkclient配置文件spark-defaults.conf中,spark.executor.memory和spark.cores.max应该怎样合理配置? A: 配置前,须要对spark集群中每一个节点机器的core和memory的配置有基本了解.比方由100台机器搭建的spark集群中.每一个节点的配置是core=32且memory=128GB…

Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri…

前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集的时候,速度是非常重要的.Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因…

1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,spark…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

spark在idea中本地如何运行? 前几天尝试使用idea在本地运行spark+scala的程序,出现了问题,http://www.cnblogs.com/yjf512/p/7662105.html 当时还以为是本地spark安装问题,今天发现原来不是.记录如下: 现象 使用pom写了一个程序,发现出现下面的错误 17/10/12 17:09:43 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /private/var/fo…

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar…

Transformation算子 基本的初始化 java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } scala private v…

HBase读写的几种方式(二)spark篇 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10517177.html 分类: HBase undefined 1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,…

原文:https://www.cnblogs.com/miqi1992/p/5621268.html 前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询…

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

若当连接到Spark的master之后,若集群中没有分布式文件系统,Spark会在集群中每一台机器上加载数据,所以要确保Spark集群中每个节点上都有完整数据. 通常可以选择把数据放到HDFS.S3或者类似的分布式文件系统去避免这个问题.…

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路…

一.前述 Spark on Hive: Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行. 二.具体配置 1.在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrif…

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子: sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.limit(3).show() === [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json{"name":"Alice","pcode":…

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

1. spring整合struts的基本操作见我的上一篇博文:https://www.cnblogs.com/wyhluckdog/p/10140588.html,这里面将spring与struts2框架整合起来,并且实现了action获取service,说明spring与struts2框架已经建立联系,互通了,但是这种使用web工厂的方式太麻烦了,在开发中并不会使用这种方法,所以我就要介绍spring整合struts2框架的另外一种方法.目前有两种方法,现在介绍第一种方式,第二种方式见我的下一…