基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model…

问:udf在sparksql 里面的作用是什么呢? 答:oracle的存储过程会有用到定义函数,那么现在udf就相当于一个在sparksql用到的函数定义: 第二个问题udf是怎么实现的呢? registerFunction(name, f,  returnType=StringType) name – name of the UDF f – python function returnType – a DataType object 首先我们从官网的例子去理解: >>> from py…

上次在spark的一个群里面,众大神议论:dataset会取代rdd么? 大神1:听说之后的mlib都会用dataset来实现,呜呜,rdd要狗带 大神2:dataset主要是用来实现sql的,跟mlib没多大关系,你们说为什么要用dataset呢? 大神3:因为老板喜欢.-------在市场上找一个会写sql和会做spark开发是两个工资等级,两个字“省钱”. 结论:上面的说的东西确实是如此,很多时候我们看到的结果其实某种程度都是市场选择的结果. -----------------------…

1.环境说明: HDP 2.4 V3 sandbox hue 4.0.0 2.hue 4.0.0 编译及安装 地址:https://github.com/cloudera/hue/releases/tag/release-4.1.0(也许是发版这弄错了吧,连接是4.1.0,内容版本是4.0.0) 2.1 修改%HUE_CODE_HOME%/hue/maven/pom.xml版本,如下: <hadoop-mr1.version>2.7.1</hadoop-mr1.version> &…

简介 Spark的 RDD.DataFrame 和 SparkSQL的性能比较. 2方面的比较 单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出 使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题,对比性能. Using RDD’s Using DataFrames Using SparkSQL 数据源 在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录 每条记录11个字段 总大小 1.4 GB 实验环境 HDP 2.4 Hadoop version 2.7 Spark 1.6 HD…

https://www.cnblogs.com/zzhangyuhang/p/9039695.html https://www.jianshu.com/p/dea6a78b9dff 在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark,主要是依赖hive生成spark程序,有两个核心组件SQLcontext和HiveContext. 这是Spark 1.x 版本的语法 1 2 3 4 5 //set up the spark configuration and create context…

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)…

pyspark 编写 UDF函数 前言 以前用的是Scala,最近有个东西要用Python,就查了一下如何编写pyspark的UDF. pyspark udf 也是先定义一个函数,例如: def get_time(ts): try: res = datetime.fromtimestamp(int(ts)).strftime('%Y-%m-%d') return res except: return '' else: return '' udf的注册,这里需要定义其返回值类型,可从pyspark…

Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 Spark系列-SparkSQL 之前系统的计算大部分都是基于Kettle + Hive的方式,但是因为最近数据暴涨,很多Job的执行时间超过了1个小时,即使是在优化了HiveQL的情况下也有超过30分钟,所以近期把计算引擎从Hive变更为Spark. 普通的简单Job就使用SparkSQL来计算,数据流是经过spark计算,把结果插入到Mysql中 在项目中新建三个类,第一个Logger类用于日志的输出 # coding=utf-…

记录一些pyspark常用的用法,用到的就会加进来 pyspark指定分区个数 通过spark指定最终存储文件的个数,以解决例如小文件的问题,比hive方便,直观 有两种方法,repartition,coalesce,并且,这两个方法针对RDD和DataFrame都有 repartition和coalesce的区别: repartition(numPartitions:Int):RDD[T] coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RD…