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

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

RDD是spark抽象的基石,可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作   RDD是弹性的分布式数据集,它是只读的,可分区的,这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中,在多次计算间重用.所谓的弹性意思是:内存不够时可以与磁盘进行交换.这是RDD另一个特性:内存计算.就是将数据保存到内存中,同时为了解决内存容量大小的问题,他允许所有的数据我们可以自由的设置cache,和 是否cache   RDD的特征: (1)有一个分片列表,就是这个RDD可以被切分,和hadoop一样,能被切分的数据

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

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负

前言 在上篇文章中,向大家介绍了如何使用Spark Operator在kubernetes集群上面提交一个计算作业.今天我们会继续使用上篇文章中搭建的Playground进行调试与解析,帮助大家更深入的理解Spark Operator的工作原理.所以如果没有浏览过上篇文章的同学,可以通过传送门直达,先配置好Playground的环境. Spark Operator的内部实现 在深入解析Spark Operator之前,我们先补充一些关于kubernetes operator的知识.2018年可以

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark 内核概述 Spark 核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 将用户程序转化为作

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

Spark内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理. 一.Spark核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 1.将用户程序转化为任务(Job): 2.在Executor之间调度任务(task): 3.跟踪Executor的执行

本节主要内容: 一.SparkStreaming Job生成深度思考 二.SparkStreaming Job生成源码解析 JobScheduler的地位非常的重要,所有的关键都在JobScheduler,它的重要性就相当于是Spark Core当中的DAGScheduler,因此,我们要花重点在JobScheduler上面. 我们在进行sparkstreaming开发的时候,会对Dstream进行各种transform和action级别的操作,这些操作就构成Dstream graph,也就是D

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为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

底理解Spark,能够分为以下几个层次. 1 Spark基础篇 1.1 Spark生态和安装部署 在安装过程中,理解其基本操作步骤. 安装部署 Spark安装简单介绍 Spark的源代码编译 Spark Standalone安装 Spark Standalone HA安装 Spark应用程序部署工具spark-submit Spark生态 Spark(内存计算框架) SparkSteaming(流式计算框架) Spark SQL(ad-hoc) Mllib(Machine Learning) G

·背景 随着周边吐槽hadoop的声音渐渐多起来之后,spark也逐渐进入了大家的视野.之前,笔者有粗略的写过一篇spark的安装和性能比较[http://www.cnblogs.com/zacard-orc/p/3526007.html],加上这两天重读着大学时候的一些基础书籍,感觉IT领域大局势就像DNA的结构一样.百家齐鸣却又万象归一,就像APP与H5的战争一样,内存计算及磁盘计算在各领风骚数十年后,可能渐渐也有了一丝明朗的阳光,同时也给了一次屌丝走向高富帅的机会.这次再写一篇,不做枯燥理

通过上面一系列文章,我们知道在集群启动时,在Standalone模式下,Worker会向Master注册,使得Master可以感知进而管理整个集群:Master通过借助ZK,可以简单的实现HA:而应用方通过SparkContext这个与集群的交互接口,在创建SparkContext时就完成了Application的注册,Master为其分配Executor:在应用方创建了RDD并且在这个RDD上进行了很多的Transformation后,触发action,通过DAGScheduler将DAG划分