前言 在spark中通过hdfs的java接口并发写文件出现了数据丢失的问题,一顿操作后发现原来是FileSystem的缓存机制.补一课先 FileSystem实例化 FileSystem.get(config)是如何创建一个hadoop的FileSystem. 分为3个步骤. 1.  初始化所有支持的FileSystem(没有实例话,只是缓存类) 2.  通过uri的scheme拿到相应FileSystem 3.  缓存机制(如果不关闭的话,默认是开启)   下面详细分析一下各步骤流程 1. 

在给代码带包成jar后,放到环境中运行出现如下错误: Exception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme: file at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2644) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.

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

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca

最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程--Teddy,所以思来想去还是优化下代码,不能让别人看笑话,是不.于是就想改在一下之前最丑陋的一个地方--任务提交 本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前,请确保你有: 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是采用启动本地进程,执行脚本spark-submit xxx的方式做的.其中一个关键的问题就是获得提

主要参考: Spark官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 炼数成金PPT:02Spark编程模型和解析 本文基本按照Spark官方文档顺序,结合PPT中的详细描述,以及个人理解组成,并且本文基于Java语言接口进行分析.如有错误之处,恳请大家指出.本人也是Spark新手上路,理解可能有偏差,望广大同仁理解. Spark应用程序基本概念 基本元素 解释 Application 基于Spark的用户程序,包含

spark 2.1.1 一 问题重现 问题代码示例 object MethodPositionTest { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MethodPositionTest") val sc = new SparkContext(sparkConf) val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate() def main(args : Arra

1. Bean依赖关系 一个配置类的Bean,一个实例Bean: 实例Bean初始化时需要依赖配置类的Bean: 1.1 配置类Bean @ConfigurationProperties(prefix = "system") public class SystemConfig { private Integer type; private String rootPath; } 1.2 实例Bean @Component public class HDFSFileHandler impl

本博客内容基于Spark2.2版本,在阅读文章并想实际操作前,请确保你有: 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是基于启动本地进程,执行脚本spark-submit xxx ** 的方式做的.其中一个关键的问题就是获得提交Spark任务的Application-id,因为这个id是跟任务状态的跟踪有关系的.如果你的资源管理框架用的是yarn,应该知道每个运行的任务都有一个applicait

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t

SparkContext概述 sparkContext是所有的spark应用程序的发动机引擎,就是说你想要运行spark程序就必须创建一个,不然就没的玩了.sparkContext负责初始化很多东西,当其初始化完毕以后,才能像spark集群提交任务,这个地方还有另一个管理配置的类sparkConf,它主要负责配置,检查,修改等工作,这会在后期源码阅读的时候你会经常看到的一个参数conf,说的就是它. 1.代码小实例 object sparktest_hivesql { def main(args

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间. 基于实时数据流的数据处理(streaming data proces

import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSys

注解 下表列出了涉及 My.Computer.FileSystem 对象的任务示例. 功能 查看 从文本文件读取 如何:读取文本文件 从带分隔符的文本文件中读取 如何:读取逗号分隔的文本文件 从固定宽度文本文件中读取 如何:读取固定宽度的文本文件 从具有多种格式的文本文件中读取 如何:读取具有多种格式的文本文件 从二进制文件读取 如何:读取二进制文件 使用 StreamReader 读取文本文件 如何:使用 StreamReader 读取文件中的文本 写入到文本文件 如何:向文件写入文本 追加到

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

Spark组件是基于分布式资源引擎层(Yarn等)和分布式存储层(HDFS等)之上的一个组件,Spark本质上是一个计算引擎,负责计算的,根据不同计算场景划分出了SQL.Streaming.MLib.GraphX.R等模块,这些模块各自处理适合各自特点的计算场景.Spark Core作为Spark技术栈的底层,提供如Spark初始化.数据模型.远程调用.内存模型.存储体系.序列化.安全.Web UI.计算调度体系.广播变量.IO.运行模式等等的核心功能和解决各模块的公共需求,是Spark的核心层

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager