导入: 1)Spark Web UI主要依赖于流行的Servlet容器Jetty实现: 2)Spark Web UI(Spark2.3之前)是展示运行状况.资源状态和监控指标的前端,而这些数据都是由度量系统(MetricsSystem)收集来的: 3)Spark Web UI(spark2.3之后)呈现的数据应该与事件总线和ElementTrackingStore关系紧密,而MetricsSystem是一个向外部提供测量指标的存在 具体Spark UI存储更改可以通过spark issue查看:…
概述 Spark GraphX 本身并不提供可视化的支持, 我们通过第三方库 GraphStream 和 Breeze 来实现这一目标 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10644.html Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理.但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时.接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用.需要用到的第三方库有: GraphStream: 用于画出网络图 BreezeVi…
一.图概念术语 1.1 基本概念 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种数据结构. 这里的图并非指代数中的图.图可以对事物以及事物之间的关系建模,图可以用来表示自然发生的连接数据,如:社交网络.互联网web页面 常用的应用有:在地图应用中找到最短路径.基于与他人的相似度图,推荐产品.服务.人际关系或媒体 1.2 术语 1.2.1顶点和边 一般关系图中,事物为顶点,关系为边 1.2.2有向图和无向图 在有向图中,一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色,比如父子关系.…
数据获得的方式多种多样,常用的公开数据集包括: 1.UCL机器学习知识库:包括近300个不同大小和类型的数据集,可用于分类.回归.聚类和推荐系统任务.数据集列表位于:http://archive.ics.uci.edu/ml/ 2.Amazon AWS公开数据集:包含的通常是大型数据集,可通过Amazon S3访问.这些数据集包括人类基因组项目.Common Crawl网页语料库.维基百科数据和Google Books Ngrams.相关信息可参见:http://aws.amazon.com/p…
注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im…
一.应用执行机制 一个应用的生命周期即,用户提交自定义的作业之后,Spark框架进行处理的一系列过程. 在这个过程中,不同的时间段里,应用会被拆分为不同的形态来执行. 1.应用执行过程中的基本组件和形态 Driver: 运行在客户端或者集群中,执行Application的main方法并创建SparkContext,调控整个应用的执行. Application: 用户自定义并提交的Spark程序. Job: 一个Application可以包含多个Job,每个Job由Action操作触发. Stag…
原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信…
原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo…
数据本地化的背景: 数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响.如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的. 数据本地化,指的是,数据离计算它的代码有多近.基于数据距离代码的距离,有几种数据本地化级别:1.PROCESS_LOCAL:数据和计…
本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…