设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流…

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…

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…

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream…

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就…

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录…

[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…

[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 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/…

之前提到了约束的一些特点,看起来也没什么大不了的问题,http://www.cnblogs.com/wy123/p/7350265.html以下以实际生产运维中遇到的一个问题来说明规范的重要性. 如下是一个简单的建表脚本,表面上看起来并没有什么问题.其中创建了3个约束,一个主键约束,一个唯一约束,一个默认值约束,该脚本执行起来没有任何问题. USE Test GO from sys.tables where name = 'TestConstraint') drop table dbo.Test…