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在上一篇文章中,我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡,今天要讲的是更为重点的容错处理,这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源. Spark的应用场景 Spark主要针对两种场景: 机器学习,数据挖掘,图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数) 交互式数据挖掘工具(用户反复查询一个数据子集) Spark在spark-submit外,还提供了spark-shell,它就是专门用来做交互数据挖掘的工具 MapReduce等框架并不明确支持迭代中间结果/数据子集的共享,…

大数据处理肯定是分布式的了,那就面临着几个核心问题:可扩展性,负载均衡,容错处理.Spark是如何处理这些问题的呢?接着上一篇的"动手写WordCount",今天要做的就是透过这个大数据界的HelloWorld来看看Spark隐藏了哪些魔法. 请各位看官,带着分布式的问题往下看. 分布式架构 大数据时代,单机装下PB级的数据,然后在可接受的时间内处理完,不可能,所以一定是分布式的. ▶ 分布式存储 HDFS(Hadoop Distributed File System)是最常见的,和S…

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala…

Spark - ML Tuning 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和pipeline,内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数: 目录: 模型选择,也就是调参: 交叉验证: 训练集.验证集划分: 模型选择(调参) 机器学习的一个重要工作就是模型选择,或者说根据给定任务使用数据来发现最优的模型和参数,也叫做调试,既可以针对单个模型进…

在解析v-if和v-for等指令时我们会看到通过evaluate执行指令值中的JavaScript表达式,而且能够读取当前作用域上的属性.而evaluate的实现如下: const evalCache: Record<string, Function> = Object.create(null) export const evaluate = (scope: any, exp: string, el?: Node) => execute(scope, `return(${exp})`,…

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.…

error:org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to xxxx/xx.xx.xx.xx:xxxx 定位来定位去与防火墙等无关.反复查看日志: 2019-09-30 11:00:46,521 | WARN | [dispatcher-event-loop-50] | Lost task 5.0 in stage 1.2 (TID 24441, dggsafe0321-cm, executor 7): Ex…

failure: Lost task 18.3 in stage 17.0 (TID 59784,XXXXX, executor 19): java.lang.IllegalArgumentException: Row length is 0 场景是写入hbase: val put = new Put(Bytes.toBytes(line._1)) 当取出的line._1做为row,值是“”或者null时就会出现此异常.所以做如下处理,先过滤掉为null和“”的数据 val bhaseRdd =…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…