【Spark篇】---SparkStream初始与应用】的更多相关文章

HBase读写的几种方式(二)spark篇 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10517177.html 分类: HBase undefined 1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,…
一.前述 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. 二.SparkStreaming与Storm的区别 1.Storm是纯实时的流式处理框架,SparkSt…
一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa…
一.前述 Spark是基于内存的计算框架,性能要优于Mapreduce,可以实现hadoop生态圈中的多个组件,是一个非常优秀的大数据框架,是Apache的顶级项目.One stack  rule  them all  霸气. 但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法 二.具体细节 1.Spark与MapReduce的区别 都是分布式计算框架,Spark基于内存,…
1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,spark…
一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr…
一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量…
在 <HBase 中加盐之后的表如何读取:协处理器篇> 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表,本文将介绍第二种方法来实现相同的功能. 我们知道,HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat.OutputFormat 等类.这个工程的描述如下: This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper, Reducer, etc w…
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri…
Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…