转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可…

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,…

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以…

简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法.通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型.Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量. 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状态的最佳方法.tf.train.Saver 构造函数会针对图中的所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore 操作添加到图中.Saver对象提供了运行这些操作的方法,并指定写入或读取检查点…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

[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…