本地执行Spark SQL程序: package com.fc //import common.util.{phoenixConnectMode, timeUtil} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* 每天执行 */ object costDay { def mai…

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3…

进入Hue管理界面,打开Oozie Editor: 将打包好的Spark程序上传到HDFS上,拖拽Spark任务,编辑任务属性,选择打包好的Spark程序,设置主函数所在类,设置选项参数: 保存为任务: 执行: 执行结果: 该页面包含了很多信息,可以关联到任务的jobhistory:…

oozie调用spark有三样是必须有的: workflow.xml(不可改名) , job.properties(可改名) , jar包(自备). 1.workflow.xml workflow.xml需要放到hdfs中 2.job.properties job.properties放在本地目录中即可. 3.运行: oozie job -config job.properties -run -oozie http://地址:11000/oozie…

spark任务添加依赖的方式: 1 如果是local方式运行,可以通过--jars来添加依赖: 2 如果是yarn方式运行,可以通过spark.yarn.jars来添加依赖: 这两种方式在oozie上都行不通,首先oozie上没办法也不应该通过local运行,其次通过spark.yarn.jars方式配置你会发现根本不会生效,来看为什么 查看LauncherMapper的日志 Spark Version 2.1.1 Spark Action Main class        : org.apa…

oozie中支持很多的action类型,比如spark.hive,对应的标签为: <spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1"> ... oozie中sharelib用于存放每个action类型需要的依赖,可以查看当前所有的action类型以及每个action类型的依赖 oozie admin -shareliblist[Available ShareLib]hivesparkbakdistcpmapreduce-streamingsp…

某大神总结的spark教程, 地址 http://litaotao.github.io/introduction-to-spark?s=inner…

数据库也是 spark 数据源创建 df 的一种方式,因为比较重要,所以单独算一节. 本文以 postgres 为例 安装 JDBC 首先需要 安装 postgres 的客户端驱动,即 JDBC 驱动,这是官方下载地址,JDBC,根据数据库版本下载对应的驱动 上传至 spark 目录下的 jars 目录 并设置环境变量 export SPARK_CLASSPATH = /usr/lib/spark/jars 编程模板 如何操作数据库,不同的版本方法不同,网上的教程五花八门,往往尝试不成功. 其实…

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i…

sparkSQL 也允许用户自定义函数,包括 UDF.UDAF,但没有 UDTF 官方 API class pyspark.sql.UDFRegistration(sparkSession)[source] register(name, f, returnType=None)[source] Register a Python function (including lambda function) or a user-defined function as a SQL function. Pa…

spark 有三大引擎,spark core.sparkSQL.sparkStreaming, spark core 的关键抽象是 SparkContext.RDD: SparkSQL 的关键抽象是 SparkSession.DataFrame: sparkStreaming 的关键抽象是 StreamingContext.DStream SparkSession 是 spark2.0 引入的概念,主要用在 sparkSQL 中,当然也可以用在其他场合,他可以代替 SparkContext: S…

spark 使用的架构是无共享的,数据分布在不同节点,每个节点有独立的 CPU.内存,不存在全局的内存使得变量能够共享,驱动程序和任务之间通过消息共享数据 举例来说,如果一个 RDD 操作使用了驱动程序中的变量,spark 会将这个变量的副本和 task 一起发送给 executor 中的执行者,对该变量的更新只存在于 task 的内部,并不会回传给驱动程序: 如果这个任务分为多个阶段,每个阶段开始时,驱动程序会把 变量 发送给 worker: 在实际场景中,驱动程序在 task 间共享一个巨大…

spark 是目前非常流行的大数据计算框架. spark 生态 Spark core:包含 spark 的基本功能,定义了 RDD 的 API,其他 spark 库都基于 RDD 和 spark core SparkSQL:像 sql 一样操作数据 SparkStreaming:实时数据处理,像操作普通 RDD 一样处理流数据 Mlib:机器学习库,算法被实现为对 RDD 的操作 GraphX:控制图.并行图操作和计算的一组算法和工具的集合 spark 特点 快速:基于内存计算,官方数据表明,如…

spark 简介 建议先阅读我的博客 大数据基础架构 spark 一个通用的计算引擎,专门为大规模数据处理而设计,与 mapreduce 类似,不同的是,mapreduce 把中间结果 写入 hdfs,而 spark 直接写入 内存,这使得它能够实现实时计算. spark 由 scala 语言开发,他能够和 scala 完美结合,同时实现了 java.python.R 等接口. 搭建模式 spark 有 3 种搭建模式 local 模式:即单机模式,这种安装加压即可,具体安装方法穿插在 Stan…

启动Spark-shell: [root@node1 ~]# spark-shell Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.6.0 /_/ Us…

创建Maven项目: 填写Maven的pom文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma…

Cloudera Manager介绍     Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. CM技术架构 Agent:安装在每台主机上.该代理负责启动和停止的过程,拆包配置,触发装置和监控主机. Management Service:由一组执行各种监控,警报和报告功能角色的服务.…

前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集的时候,速度是非常重要的.Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因…

Spark小课堂Week1 Hello Spark 看到Spark这个词,你的第一印象是什么? 这是一朵"火花",官方的定义是Spark是一个高速的.通用的.分布式计算系统!!! 用途:进行大数据计算,这里要注意,大数据是一个相对概念,并没有绝对的量化指标,一般我们认为在业务特定场景要求下,一台机器处理不了的数据都能称为大数据. 前身:大数据计算的开山鼻祖Hadoop,Spark和Hadoop的主要区别就是更快,更通用. 功能:Spark内核设计的非常通用,具有很高的扩展性,目前已经发…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.…

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…

原文:https://www.cnblogs.com/miqi1992/p/5621268.html 前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询…

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,…

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

[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 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…

[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编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

[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 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext…

[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…

[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 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…