一.SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二.SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一.概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常…

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD…

SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 SparkStreaming的运行流程 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter,executer会向Driver注册: 3…

概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的…

系列文章: FastAPI 学习之路(一)fastapi--高性能web开发框架 FastAPI 学习之路(二) FastAPI 学习之路(三) FastAPI 学习之路(四) FastAPI 学习之路(五) FastAPI 学习之路(六)查询参数,字符串的校验 FastAPI 学习之路(七)字符串的校验   FastAPI 学习之路(八)路径参数和数值的校验 FastAPI 学习之路(九)请求体有多个参数如何处理? FastAPI 学习之路(十)请求体的字段 FastAPI 学习之路(十一)请…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark支持以下六个核心数据源,同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取API遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key", &qu…

官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级…

一.概述 上一篇主要是介绍了spark启动的一些脚本,这篇主要分析一下Spark源码中提交任务脚本的处理逻辑,从spark-submit一步步深入进去看看任务提交的整体流程,首先看一下整体的流程概要图: 二.源码解读 2.1 spark-submit # -z是检查后面变量是否为空(空则真) shell可以在双引号之内引用变量,单引号不可 #这一步作用是检查SPARK_HOME变量是否为空,为空则执行then后面程序 #source命令: source filename作用在当前bash环境下读…