http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3946341.html  其实流程是从这里转载下来的,我只是在流程叙述中做了一下的标注. 当然为了自己能记住的更清楚,我没有直接copy而是打出来的. 1.客户端提交作业后,启动Driver,Driver是Spark作业的Master(也就是通过Driver来启动Receiver,定时去启动任务的处理,注意的是,驱动启动任务会受前一个任务执行的影响.也就是前一个任务没有执行完成后,是不会启动后边的任务的.  所以,注意你…

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.…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming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等高级函数进行复杂算法的处理…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming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…

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 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.Twitt…

1.Spark Streaming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Kafka.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等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t…

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间. 基于实时数据流的数据处理(streaming data proces…

本系列主要描述Spark Streaming的运行流程,然后对每个流程的源码分别进行解析 之前总听同事说Spark源码有多么棒,咱也不知道,就是疯狂点头.今天也来撸一下Spark源码. 对Spark的使用也就是Spark Streaming使用的多一点,所以就拿Spark Streaming开涮. 源码中的一些类 这里先列举一些源码中的类,大家先预热一下. StreamingContext:这是Spark Streaming程序的入口,提供了运行时上下文环境 DStream:是RDD在Spark…

1.Spark Streaming是什么 Spark Streaming是在Spark上建立的可扩展的高吞吐量实时处理流数据的框架,数据可以是来自多种不同的源,例如kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket等.在这个框架下,支持对流数据的各种运算,比如map,reduce,join等.处理过后的数据可以存储到文件系统或数据库. 利用Spark Streaming,你可以使用与批量加载数据相同的API来创建数据管道,并通过数据管道处理流式数据.此外,Spark S…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…