spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

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

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

Spark学习之数据读取与保存(4) 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. 如文本文件的非结构化的文件,如JSON的半结构化文件,如SequenceFile结构化文件.通过扩展名进行处理. 2. 读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala中读取一个文本文件 val input = sc.textFile(&q

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

大家可能对union参数不太习惯的话,也可以用where语句加入动态变量查询,比如 where="fid=$fid&uid=$info[uid]&pid>=$info.pid" 多条件查询 where 实现条件筛选与数据关联   在标签中,可以通过where设置条件筛选,比如 {qb:tag name="xxxx" type="cms" where="status>0"} *********** {

转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H

Eecel对一个数据进行操作后按住右下角的十字架往下拉就可以对下面的操作进行相同 的操作,所以只需先对一个数据进行操作,再拉下来就可以了 通过公式处理的数据跟其它数据有关联 需要对这些数据进行去除它们的关联只需要它们的值,复制之后,不直接粘贴,点击右键,有粘贴的 选项,一般我选择值粘贴,快捷键是Ctrl+Alt+v 筛选出重复数据 筛选下面的条件格式,突出显示单元格规则,重复值,将重复值标注上颜色,然后开始下面的排序有自定义排序,按颜色进行排序就ok了. 筛选 筛选能筛选出指定每一个相同内容 排

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

对DataTable进行过滤筛选的一些方法Select,dataview 当你从数据库里取出一些数据,然后要对数据进行整合,你很容易就会想到: DataTable dt = new DataTable();//假设dt是由"SELECT C1,C2,C3 FROM T1"查询出来的结果 for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++) {     if (dt.Rows[i]["C1"].ToString() == "a

在这也说明下,除此之外还可以通过 DataView 的方式来处理,当个人觉得这有点不好用.这里就不多作说明了 代码比较简单,直接看代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Linq; namespace DTS { class Program { static void Main(string[] args) { DataTable _dt = new DataTable(

方案一: //overwrite JdbcDialect fitting for Oracle val OracleDialect = new JdbcDialect { override def canHandle(url: String): Boolean = url.startsWith("jdbc:oracle") || url.contains("oracle") //getJDBCType is used when writing to a JDBC t