Spark Streaming作为Spark上的四大子框架之一,肩负着实时流计算的重大责任 而相对于另外一个当下十分流行的实时流计算处理框架Storm,Spark Streaming有何优点?又有何不足呢? 首先,对于Storm实时流处理惊人的低延迟性,Spark Streaming的不足很明显 Storm官方说的最低延迟可以使多少毫秒级别的 而Spark Streaming只能做到压秒,也就是零点几秒 相对于Storm的实时性来说,Spark Streaming甚至只能说是准实时的 But,S…
第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…
1. 任务概述 任务提交与执行过程: 1) build operator DAG:此阶段主要完成RDD的转换及DAG的构建: 2) split graph into stages of tasks:此阶段主要完成finalStage的创建与Stage的划分,做好Stage与Task的准备工作后,最后提交Stage与Task: 3) launch tasks via cluster manager:使用集群管理器(Cluster manager)分配资源与任务调度,对于失败的任务还会有一定的重试与…
收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文…
DStream 其实是 RDD 的序列,它的语法与 RDD 类似,分为 transformation(转换) 和 output(输出) 两种操作: DStream 的转换操作分为 无状态转换 和 有状态转换,且 tansformation 也是惰性的: DStream 的输出操作请参考 我的博客 Streaming 无状态转换 转换操作只作用于单个 RDD,即单个数据流的 batch: 例如,每次根据采集到的数据流统计单词个数,第一次采集到的是  a 2个 b 1个,第二次采集到的是 a 1个…
第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,…
0. 说明 Spark Streaming 介绍 && 在 IDEA 中编写 Spark Streaming 程序 1. Spark Streaming 介绍 Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展,针对实时数据流计算,具有可伸缩性.高吞吐量.自动容错机制的特点. 数据源可以来自于多种方式,例如 Kafka.Flume 等等. 使用类似于 RDD 的高级算子进行复杂计算,像 map .reduce .join 和 window 等等. 最后,处理的数据推送…
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行…
shuffle 简介 shuffle 描述了数据从 map task 输出到 reduce task 输入的过程,shuffle 是连接 map 和 reduce 的桥梁: shuffle 性能的高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量,因为在 分布式 情况下,reduce task 需要跨节点去拉取其他节点上 map task 的结果,这需要消耗网络资源.内存 IO 和磁盘 IO: shuffle 可分为两部分:map 阶段的数据准备和 reduce 阶段的数据拷贝处理,一般 map 端的 shu…