该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD Resilient distributed dataset(RDD),which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel RDD——弹性分布式数据集,分布在集群的各个结点上具有容错性…

预览 在高层次上,每一个Spark应用(application)都包含一个驱动程序(driver program),该程序运行用户的主函数(main function),并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,简称RDD),它是在集群节点间进行分区的元素集合,可以并行操作.RDD是通过Hadoop文件系统中的文件创建或者由驱动程序中现有的集合转换得到的,用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中,…

摘要: spark的优势:(1)图计算,迭代计算(2)交互式查询计算 spark特点:(1)分布式并行计算框架(2)内存计算,不仅数据加载到内存,中间结果也存储内存 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了Spark平台来支持挖掘分析类计算.交互式实时查询计算以及允许误差范围的快速查询计算,目前腾讯大数据拥有超过200台的Spark集群,并独立维护Spark和Shark分支.Spark集群已稳定运行2年,我们积累了大量的案例和运营经验能力,另外多个业务的大数据查询与分析应用,…

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame. 一.生成DataFrame 1.1.通过case class构造DataFrame package com.personal.test import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession} object DataFrameTest { case class…

论文内容: 待整理 参考文献: Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica. NS…

GraphX Programming Guide 概述 入门 属性 Graph 示例属性 Graph Graph 运算符 运算符的汇总表 Property 运算符 Structural 运算符 Join 运算符 邻域聚合 聚合消息 (aggregateMessages) Map Reduce Triplets Transition Guide (Legacy) 计算级别信息 收集相邻点 Caching and Uncaching Pregel API Graph 建造者 Vertex and E…

参考,http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Overview SparkStreaming支持多种流输入,like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets,并且可以在上面进行transform操作,最终数据存入HDFS,数据库或dashboard另外可以把Spark's in-built machine le…

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql.    2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark…

Spark Programming Guide Link:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/rdd-programming-guide.html 每个Spark Application包含一个driver程序(运行main方法)以及在集群中执行不同的并行操作. Spark的一级抽象是RDD(2.0之后推荐使用Dataset)划分在不同节点上的元素的集合支持并行处理和自动的故障恢复. RDD的创建:(1)a file in the Hadoop file sys…