Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本. 当然,Spark并没有以牺牲性能为代价.相反,在性能方面,Spark具有很大的优势. Spark凭借以下的优点在众多的大数据分析处理平台中脱引而出. 1.速度快.与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上:而基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.

Flink相对于Spark的优点 容错 Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义. Spark Streaming 只能做到不丢数据,但是有重复. 反压 Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列,一个阻塞队列中,当队列满了以后发送者会被天然阻塞住,这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力. Spark Streaming 为了实现反压这个功能,在原来的架构基础上构造了一个"速率控制器",这个"速率控制器"会根据几个属性,如任务的结束时间.处

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch

使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp

在项目中,遇到一个场景是,需要从Hive数据仓库中拉取数据,进行过滤.裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL. 对于这样一个极其普通的离线计算场景,有多种技术选型可以实现.例如,sqoop,MR,HSQL. 我们这里使用的spark,优点来说是两个:一是灵活性高,二是代码简洁. 1)灵活性高 相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化. 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多.也无需

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching

一.Spark是什么? Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架, Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,      Spark 是在 Scala 语言中实现的

[大数据从入门到放弃系列教程]第一个spark分析程序 原文链接:http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8580007.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *********************分割线********************** 由于新入职了一家公司,准备把我放进大数据的组里面 我此前对大数据,仅仅停留在听说过这个名词上,那么这次很快就要进入项目,一边我自己在学习,一边也把教程分享出来,避免后来之人踩我所踩过的坑 *************

名词解释 RDD全称为ResilientDistributedDataset,弹性分布式数据集.就是分布在集群节点上的数据集,这些集合可以用来进行各种操作.最重要的一点是,某个操作计算后的数据集可以缓存在内存中,然后给其他计算使用,这种在迭代计算中很常见.比如:我们可以从hdfs文件里创建一个数据集,然后经过filter后,会生成一个新的数据集,还可以进行groupby,map函数等操作,得到另一个数据集. Iterator迭代器,即是提供一级接口给其他人来访问RDD中的数据集. Job一道作业

1 简述 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD. 2 创建PairRDD 2.1 在sprk中,很多存储键值对的数据在读取时直接返回由其键值对数据组成的PairRDD. 2.2 可以调用map()函数,将一个普通的RDD转换为PairRDD. scala 版: 使用第一个单词作为作为键创建出一个PairRDD val pairs = lines.map(x => s.split(" ")(0), x) java版: 同样是使用第一

1 简述 spark中的RDD是一个分布式的元素集合. 在spark中,对数据的所有操作不外乎创建RDD,转化RDD以及调用RDD操作进行求值,而这些操作,spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行执行. 2 创建 RDD 创建RDD分两种:读取外部数据集,在程序中对一个集合进行并行化. 2.1 读取外部数据集: 常用的方式是读取外部的数据集,比如文本文件读入为一个RDD: scalac版: val lines = sc.textFile("D:\workspace\scala_

一.Spark简介 1.Spark的特点 特点1:运行速度快(内存计算,循环数据流.有向无环图设计机制) 把所有针对数据集的操作转换成一张有向无环图,整个执行引擎调度都是基于这个有向无环图,对这个有向无环图的后期操作,会进行拆分,分成不同的阶段,每一阶段分成不同的任务,再去分发到不同的机器上去执行. 它可以采用特定的方式对它整个里面执行的过程进行优化,比如流水线优化 特点2:容易使用,Scala可通过spark Shell进行交互式编程 特点3:通用性(完整的解决方案,技术软件栈) 特点4:运行

面试题引出: 简述Spark的宽窄依赖,以及Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数? Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage. Task:Stage是一个TaskSet,将Stage根据分区数划分成一个个的Task. 请列举Spark的transformation算子(不少于8个),并简述功能 1)map(func):返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成. 2)

前言 上文已经介绍了与Spark 息息相关的MapReduce计算模型,那么相对的Spark的优势在哪,有哪些适合大数据的生态呢? Spark对比MapReduce,Hive引擎,Storm流式计算引擎 1.如果数据超过1T了基本就不能用spark了,还是会选择MapReduce,MapReduce利用磁盘的高I/O操作实现并行计算确实在处理海量数据是无法取代的,但它在迭代计算中性能不足.(如果数据过大,OOM内存溢出等等,spark的程序就无法运行了,直接就会报错挂掉了,这个很坑爹是吧,虽然M

shuffle概览 一个spark的RDD有一组固定的分区组成,每个分区有一系列的记录组成.对于由窄依赖变换(例如map和filter)返回的RDD,会延续父RDD的分区信息,以pipeline的形式计算.每个对象仅依赖于父RDD中的单个对象.诸如coalesce之类的操作可能导致任务处理多个输入分区,但转换仍然被认为是窄依赖的,因为一个父RDD的分区只会被一个子RDD分区继承. Spark还支持宽依赖的转换,例如groupByKey和reduceByKey.在这些依赖项中,计算单个分区中的记录

一.Spark简介 1.什么是Spark Apache Spark是一种快速的集群计算技术,基于Hadoop MapReduce技术,扩展了MapReduce模型,主要特性是在内存中集群计算,速度更快.即使在磁盘上进行复杂计算,Spark依然比MapReduce更加高效.另一方面,Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算. 1.1 使用基于Hadoop的Spark Spark与Hadoop是兼容的,Hadoop组件可以通过以下方式与Spark一起使用: HDFS

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

* SparkCore基础(一) 学习Spark,首先要熟悉Scala,当然你说你会Python或者Java能不能玩Spark?能!但是不推荐,首推Scala,因为Scala非常便捷,而且Scala有非常好的交互式编程体验(当然了,在这里,Python也不差).其次呢,我们要对Hadoop的MapReduce要是有一定的了解.不然,学习起来,是会稍微费点功夫.好,不扯这么多了,相关的故事啊,疑问啊可以评论留言询问或者百度查询,我们现在直接进入正题.     Spark特征简述 * Spark是什

ssh面试题  创建时间: 2015-8-12 22:37 来源: http://wenku.baidu.com/link?url=cw1B46f98hAde0kmr3J-wv7PpklZJRmf6IiNFKUv_m7La6vhLHGfR-EypvfnlueUnuk5094wFHsE4hNZYabnQUstqn5RPXS9pI0DCS2cgjO Hibernate中的update()和saveOrUpdate()的区别. saveOrUpdate()做下面的事: 如果对象已经在本session中