写在前面: 1.我们使用的是Hadoop2.2.0,Spark 1.0. 2.这里使用的样例是经典的求pai程序来演示这个开发过程. 3.我们暂时使用java程序来开发,按照需要后面改用scala来开发. 4.我们使用的IDE是IntelliJ IDEA,采用maven来做项目管理. 一.项目创建 1.1 运行IDE,通过下面命令 ~/idea-IC-133.696/idea.sh 1.2 创建一个maven项目. 1.2 新建的项目添加库文件. 1) scala中lib的安装路径,如我们的路径

1.针对国外的开源技术,还是学会看国外的英文说明来的直接,迅速,这里简单贴一下如何看: 2.进入到flume的conf目录,创建一个flume-spark-push.sh的文件: [hadoop@slaver1 conf]$ vim flume-spark-push.sh 配置一下这个文件,flume使用avro的. # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agent #定义这

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频

shuffle调优参数 new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true") spark.shuffle.consolidateFiles:是否开启shuffle block file的合并,默认为false//设置从maPartitionRDD上面到到下个stage的resultTask时数据的传输快可以聚合(具体原理可以看下shuffle的原理设置和没设置的区别)spark.reducer.m

spark与kafka整合需要引入spark-streaming-kafka.jar,该jar根据kafka版本有2个分支,分别是spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10. jar包分支选择原则:0.10.0>kafka版本>=0.8.2.1,选择spark-streaming-kafka-0-8:kafka版本>=0.10.0,选择spark-streaming-kafka-0-10. kafka0.8.2.1及之后版本依

目录 测试准备 一.Value类型转换算子 map(func) mapPartitions(func) mapPartitions和map的区别 mapPartitionsWithIndex(func) flatMap(func) glom groupBy(func) filter(func) sample(withReplacement, fraction, seed):抽样 distinct([numTasks]))去重 coalesce(numPartitions)重分区 repartit

第1章 RDD概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 1.2 RDD的属性 1) 一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位; 2) 一个计算每个分区的函数; 3) RDD之间的依赖关系; 4) 一个Partitioner,即RDD的分片函数; 5) 一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(p

传统的Sendmail将所有功能都集中在同一个程序里,这种结构我们称之为“单体式设计”(monolithic).Postfix采用专职负责的策略,不同的功能分别交由不同的专门程序处理,这种结构称为“模块化设计”(modular).这些自成一格的专门程序,我们称之为组件(component).大多数组件都是以daemon的形式存在,也就是常驻在系统内存里的连续动作的后台进程(background process). 当Postfix被启动后,首先启动的是master daemon,它主导邮件的处理

传统的Sendmail将所有功能都集中在同一个程序里,这种结构我们称之为“单体式设计”(monolithic).Postfix采用专职负责的策略,不同的功能分别交由不同的专门程序处理,这种结构称为“模块化设计”(modular).这些自成一格的专门程序,我们称之为组件(component).大多数组件都是以daemon的形式存在,也就是常驻在系统内存里的连续动作的后台进程(background process). 当Postfix被启动后,首先启动的是master daemon,它主导邮件的处理

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1.synchronized和Lock有什么区别?哪个可重入?哪个效率高? synchronized和Lock都用于线程同步的场景中. synchronized是jdk的关键字,用来构造同步代码块或者同步方法.同步代码块的锁是synchronized括号中的对象,同步方法的锁是当前类实例或者当前类的Class实例,取决于同步方法是实例方法还是静态方法.如果一个线程获得锁,那么就执行同步代码块或者同步方法.如果不能获取锁,那么线程会阻塞,直到获取锁,然后执行同步代码块或者同步方法.synchron

SparkStreaming-Kafka集成 参考链接: Spark Streaming + Kafka Integration Guide 文章基本是官方的翻译, 最多再加入了一小部分自己的思考在内, 如果能看懂官方文档, 也可以自行查看官网. 另外就是提供了自己实现的 zk + kafka + spark 获取offset. offset的存储在 获取偏移量 与 存储偏移量的 第三小节 有描述. 基于版本: Kafka broker version 0.10.0 or higher 0.10

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之

Python第十一天    异常处理  glob模块和shlex模块    打开外部程序和subprocess模块  subprocess类  Pipe管道  operator模块   sorted函数    os模块   hashlib模块  platform模块  csv模块 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

尊重原创,注重版权,转贴请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3322966.html   1.配置程序使用资源: System.setProperty("spark.executor.memary", "512m")    2.创建自己的SparkContext对象: val sc = new SparkContext("master", "Job name", "

五.基于分区进行操作 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作.诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作,都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作.Spark 提供基于分区的 map 和 foreach ,让你的部分代码只对 RDD 的每个分区运行一次,这样可以帮助降低这些操作的代价. 当基于分区操作 RDD 时,Spark 会为函数提供该分区中的元素的迭代器.返回值方面,也返回一个迭代器.除 mapPartitions() 外,Spark 还有一些别的基于分

  Spark 基本函数学习笔记一¶ spark的函数主要分两类,Transformations和Actions. Transformations为一些数据转换类函数,actions为一些行动类函数: 转换:转换的返回值是一个新的RDD集合,而不是单个值.调用一个变换方法, 不会有任何求值计算,它只获取一个RDD作为参数,然后返回一个新的RDD. 行动:行动操作计算并返回一个新的值.当在一个RDD对象上调用行动函数时, 会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值. 这里介绍pyspark中常

转载自:https://www.2cto.com/kf/201604/497083.html 1.概述 在高层的角度上看,每一个Spark应用都有一个驱动程序(driver program).驱动程序就是运行用户的main主程序并在集群上执行各种并行操作的程序.Spark中的一个主要的抽象概念就是弹性分布数据集(resilient distributed dataset,RDD),RDD是分布在多个节点构成的集群上的元素的集合,并支持并行操作.RDD可以由Hadoop的分布式文件系统(或其他支持

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.