hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

Spark - ML Tuning 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和pipeline,内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数: 目录: 模型选择,也就是调参: 交叉验证: 训练集.验证集划分: 模型选择(调参) 机器学习的一个重要工作就是模型选择,或者说根据给定任务使用数据来发现最优的模型和参数,也叫做调试,既可以针对单个模型进

Hive: https://stackoverflow.com/questions/17038414/difference-between-hive-internal-tables-and-external-tables

1. 前言 Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用,并且在支持容错的前提下,高效.大规模的运行此类应用.通过支持事件时间(event-time).计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证,Flink迅速被很多公司采纳,成为了新一代的流计算处理引擎. 2020 年 2 月 11 日,社区发布了 Flink 1.10.0 版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升,同时引入了 native Kubernet

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

一.安装Spark 1.1 下载并解压 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html ,选择Spark版本和对应的Hadoop版本后再下载: 解压安装包: # tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz 1.2 配置环境变量 # vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6 export PATH=${SP

一.安装Spark 1.1 下载并解压 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html ,选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载: 解压安装包: # tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz 1.2 配置环境变量 # vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6 export PATH=

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

1.driver的功能是什么? 1)一个Spark作业运行时包括一个Driver进程,也是作业的主进程,具有main函数,并且有SparkContext的实例,是程序的人口点: 2)功能:负责向集群申请资源,向master注册信息,负责了作业的调度,,负责作业的解析.生成Stage并调度Task到Executor上.包括DAGScheduler,TaskScheduler. 2.spark的有几种部署模式,每种模式特点? 1) 本地模式 2) standalone 模式 3) spark on

一.安装Spark 1.1 下载并解压 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html ,选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载: 解压安装包: # tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz 1.2 配置环境变量 # vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6 export PATH=

目录 一.介绍 Spark | Flink 二.快速入门:WC案例 pom依赖 批处理 流处理 有界流 无界流(重要) 三.Yarn模式部署 安装 打包测试,命令行(无界流) Flink on Yarn Per-Job-Cluster Session-Cluster HA高可用 五.Linux本地模式 1.安装 2.启动 3.案例 4.关闭 一.介绍 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算. Spark | Flink spark 处理方式:批处

一.前言 近几年大数据是异常的火爆,今天小编以java开发的身份来会会大数据,提高一下自己的层面! 大数据技术也是有很多: Hadoop Spark Flink 小编也只知道这些了,由于Hadoop,存在一定的缺陷(循环迭代式数据流处理:多 并行运行的数据可复用场景效率不行).所以Spark出来了,一匹黑马,8个月的时间从加入 Apache,直接成为顶级项目!! 选择Spark的主要原因是: Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据 通信是基

摘要: 1.spark_core 2.spark_sql 3.spark_ml 内容: 1.spark_core 原理篇: Spark RDD 核心总结 RangePartitioner 实现简记 Spark核心作业调度和任务调度之DAGScheduler源码 Spark 运行架构核心总结 Spark DAGSheduler生成Stage过程分析实验 Spark join 源码跟读记录 图解spark的RDD编程模型 (收藏用) 实战篇: Spark算子选择策略 Spark的持久化简记 Spar

1. 环境配置 a)  java环境配置: JDK版本为1.7,64位: 环境变量配置如下: JAVA_HOME为JDK安装路径,例如D:\software\workSoftware\JAVA 在path中添加“%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;” 在CLASSPATH中添加“.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;” b)  scala环境配置 scala版本为2.10,因为Spark 1.6.

(1)下载Spark源码 到官方网站下载:Openfire.Spark.Smack,其中Spark只能使用SVN下载,源码的文件夹分别对应Openfire.Spark和Smack. 直接下载Openfire.Smack源代码  下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/source.jsp 利用SVN方式下载Spark源代码  1.为Eclipse安装Subversive插件     A 启动Eclipse     B 依次点击Help->Inst

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte

Spark Core面试篇01 一.简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors.standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的.另外,Ma

flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致.大致有4大类 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 3.基于网络套接字的source(Socket-based-source) 4.自定义的source(Custom-source) 基于集合的source import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecu