Spark Streaming性能调优详解 Spark  2015-04-28 7:43:05  7896℃  0评论 分享到微博   下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战…

//统计单词top10def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("tst").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //wc val res = sc.textFile("D:\\test\\spark\\urlCount").flatMap(_.split(&qu…

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试…

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j…

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,…

来源:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark…

参考: spark on yarn图形化任务监控利器:History-server帮你理解spark的任务执行过程 spark内存分配原理 yarn运行原理详解 task,executor,core等数目的关系 streaming优化记录…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的…

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…

1.简介 页面对象模型(Page Object Model)在Selenium Webdriver自动化测试中使用非常流行和受欢迎,作为自动化测试工程师应该至少听说过POM这个概念.本篇介绍POM的简介,接下来宏哥一步一步告诉你如何在你Java+Selenium3自动化测试框架中实现POM. 2.POM简介 Page Object Model (POM) 直译为"页面对象模型",这种设计模式旨在为每个待测试的页面创建一个页面对象(class),将那些繁琐的定位操作封装到这个页面对象中,…

两种创建方式 val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1));//通过conf对象创建 val sc = new SparkContext(conf)val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1));//通过Context对象创建 appName,是用来在Spark UI上显…

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将…

package com.hand.study; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.jav…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu…

https://blog.csdn.net/u013514928/article/details/56680825 1. aggregate函数 将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. seqOp操作会聚合各分区中的元素,然后combOp操作把所有分区的聚合结果再次聚合,两个操作的初始值都是zeroValue.   seqOp的操作是遍历分区中的所有元素(T)…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon…

简介 前边的随笔主要介绍的requests模块的有关知识个内容,接下来看一下python的单元测试框架unittest.熟悉 或者了解java 的小伙伴应该都清楚常见的单元测试框架 Junit 和 TestNG,这个招聘的需求上也是经常见到的.python 里面也有单元 测试框架-unittest,相当于是一个 python 版的 junit.python 里面的单元测试框架除了 unittest,还有一个 pytest 框架,这个实际上用的比较少,后面有空再继续介绍和分享.unittest单元…

一.简介 jenkins是一个可扩展的持续集成引擎.持续集成,也就是通常所说的CI(Continues Integration),可以说是现代软件技术开发的基础.持续集成是一种软件开发实践, 即团队开发成员经常集成他们的工作,通常每个成员至少集成一次,也 就意味着每天可能会发生多次集成.每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成错误.许多团队发现这个过程可以大大减少 集成的问题,让团队能够更快的开发内聚的软件. 二.主要用于 1.持续.自动地构建.测试软件…

.htaccess文件(或者”分布式配置文件”)提供了针对目录改变配置的方法, 即,在一个特定的文档目录中放置一个包含一个或多个指令的文件, 以作用于此目录及其所有子目录.作为用户,所能使用的命令受到限制.管理员可以通过Apache的AllowOverride指令来设置. 概述来说,htaccess文件是Apache服务器中的一个配置文件,它负责相关目录下的网页配置.通过htaccess文件,可以帮我们实现:网页301重定向.自定义404错误页面.改变文件扩展名.允许/阻止特定的用户或者目录的访…

目录 引用 一.HTTP和HTTPS的基本概念 二.HTTP与HTTPS有什么区别? 三.HTTPS的工作原理 四.HTTPS的优点 五.HTTPS的缺点 六.http切换到HTTPS 引用 超文本传输协议HTTP协议被用于在Web浏览器和网站服务器之间传递信息, HTTP协议以明文方式发送内容,不提供任何方式的数据加密,如果攻击者截取了 Web浏览器和网站服务器之间的传输报文,就可以直接读懂其中的信息,因此, HTTP协议不适合传输一些敏感信息,比如:信用卡号.密码等支付信息. 为了解决HTT…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

目录 简介 reduce详解 总结 java 8 stream reduce详解和误区 简介 Stream API提供了一些预定义的reduce操作,比如count(), max(), min(), sum()等.如果我们需要自己写reduce的逻辑,则可以使用reduce方法. 本文将会详细分析一下reduce方法的使用,并给出具体的例子. reduce详解 Stream类中有三种reduce,分别接受1个参数,2个参数,和3个参数,首先来看一个参数的情况: Optional<T> redu…

目录 简介 ByteBuf详解 创建一个Buff 随机访问Buff 序列读写 搜索 其他衍生buffer方法 和现有JDK类型的转换 总结 简介 netty中用于进行信息承载和交流的类叫做ByteBuf,从名字可以看出这是Byte的缓存区,那么ByteBuf都有哪些特性呢?一起来看看. ByteBuf详解 netty提供了一个io.netty.buffer的包,该包里面定义了各种类型的ByteBuf和其衍生的类型. netty Buffer的基础是ByteBuf类,这是一个抽象类,其他的Buff…

目录 简介 Channel详解 异步IO和ChannelFuture Channel的层级结构 释放资源 事件处理 总结 简介 Channel是连接ByteBuf和Event的桥梁,netty中的Channel提供了统一的API,通过这种统一的API,netty可以轻松的对接多种传输类型,如OIO,NIO等.今天本文将会介绍Channel的使用和Channel相关的一些概念. Channel详解 Channel是什么? Channel是一个连接网络输入和IO处理的桥梁.你可以通过Channel来…

目录 简介 GridView详解 GridView的构造函数 GridView的使用 总结 简介 GridView是一个网格化的布局,如果在填充的过程中子组件超出了展示的范围的时候,那么GridView会自动滚动. 因为这个滚动的特性,所以GridView是一个非常好用的Widget.今天我们一起来探索一下GridView这个layout组件的秘密. GridView详解 GridView是一个可滚动的view,也就是ScrollView,事实上GridView继承自BoxScrollView:…

目录 简介 ListView详解 ListView中的特有属性 ListView的构造函数 ListView的使用 总结 简介 ListView是包含多个child组件的widget,在ListView中所有的child widget都是以list的形式来呈现的,你可以自定义List的方向,但是和GridView不同的是ListView中的每一个List里面都只包含一个widget. 今天我们来详细了解一下ListView的底层实现和具体的应用. ListView详解 和GridView一样,L…