flume sink核心类结构 1 核心接口Sink org.apache.flume.Sink /** * <p>Requests the sink to attempt to consume data from attached channel</p> * <p><strong>Note</strong>: This method should be consuming from the channel * within the bounds…

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle…

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h…

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic…

spark中要将计算结果取回driver,有两种方式:collect和take,这两种方式有什么差别?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return an array that contains all of the elements in this RDD. * * @note This method should only be used if the resulting array is expected to be small, as * all…

spark中join有两种,一种是RDD的join,一种是sql中的join,分别来看: 1 RDD join org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions /** * Return an RDD containing all pairs of elements with matching keys in `this` and `other`. Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) t…

spark 2.1.1 一 启动命令 启动spark thrift命令 $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh 然后会执行 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2 二 启动过程及代码分析 hive thrift代码详见:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/101…

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS…

1 下载解压 https://spark.apache.org/downloads.html $ wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz $ tar xvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz$ cd spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 2 配置环境变量SPARK_HOME $ export SPARK_HOME=/path/…

核心枚举 public enum ServerState { LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING; } zookeeper服务器状态:刚启动LOOKING,follower是FOLLOWING,leader是LEADING,observer是OBSERVING: public enum LearnerType { PARTICIPANT, OBSERVER; } 简单来说,zookeeper启动的核心类是QuorumPeerMain,启动之后会加载配置,…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到…

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

昨晚听了下Hulu大数据基础架构组负责人–董西成的关于大数据学习方法的直播,挺有收获的,下面截取一些PPT的关键内容,希望对正在学习大数据的人有帮助. 现状是目前存在的问题,比如找百度.查书这种学习方法,百度和书籍上面有很多知识已经过时,那么正确的学习办法是什么?后面有讲. 技术框架每层对应的技术: 阿里双11数据统计所用的技术: 近几年,大数据被炒的很热,培训的江湖骗子也很多,我们要保持清醒的头脑,不要心浮气躁.掌握正确的学习方法,潜下心来,要有对技术的好奇心,深入了解技术的细节,多看源码和官…

大数据hadoop与spark的区别 https://www.cnblogs.com/adnb34g/p/9233906.html Posted on 2018-06-27 14:43 左手中倒影 阅读(1246) 评论(0) 编辑 收藏 学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下.在研究.学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版 大快DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析 引子: Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.当中央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统.其通常…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo…

tpc 官方:http://www.tpc.org/ 一 简介 The TPC is a non-profit corporation founded to define transaction processing and database benchmarks and to disseminate objective, verifiable TPC performance data to the industry. TPC(The Transaction Processing Perform…

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im…

Azkaban3.45 一 简介 1 官网 https://azkaban.github.io/ Azkaban was implemented at LinkedIn to solve the problem of Hadoop job dependencies. We had jobs that needed to run in order, from ETL jobs to data analytics products. Initially a single server solutio…

handoop相关知识点 1.Hadoop是什么? Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop is a distributed computing platform written in Java. It incorporates features similar to those of the Google File System and of MapReduc…

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…