sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

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

spark 2.4.3 spark读取hive表,步骤: 1)hive-site.xml hive-site.xml放到$SPARK_HOME/conf下 2)enableHiveSupport SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() 3) 测试代码 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext(sparkConf)

一.准备环境: 创建Kafka Topic和HBase表 1. 在kerberos环境下创建Kafka Topic 1.1 因为kafka默认使用的协议为PLAINTEXT,在kerberos环境下需要变更其通信协议: 在${KAFKA_HOME}/config/producer.properties和config/consumer.properties下添加 security.protocol=SASL_PLAINTEXT 1.2 在执行前,需要在环境变量中添加KAFKA_OPT选项,否则ka

1. 提交任务的命令 spark-submit \--class <classname> \--master yarn \--deploy-mode client \--executor-memory 2g \--executor-cores 2 \--driver-memory 2g \--num-executors 2 \--queue default \--principal ocsp-yg@ASIAINFO.COM \--keytab /etc/security/keytabs/hdf

近期又有需求为:导入Oracle的表到hive库中: 关于spark读取Oracle到hive有以下两点需要说明: 1.数据量较小时,可以直接使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,orclProperties)读取,效率应该没什么问题,能很快完成: 2.数据量较大时候,使用spark.read.jdbc(orclUrl,table_name,分区条件,orclProperties)方法,分区读取,该方法可根据分区条件同时多线程读取:原理为在读取Oracle的S

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

在kafka 目录下执行生产消息命令: ./kafka-console-producer  --broker-list nodexx:9092 --topic  201609 在spark bin 目录下执行 ./run-example streaming.JavaDirectKafkaWordCount nodexx:9092, nodexx:9092 201609 import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模