Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. 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 redu…

0x01  Hadoop 慕课网 https://www.imooc.com/learn/391 Hadoop基础 慕课网 https://www.imooc.com/learn/890 Hadoop进阶 百度传课   https://chuanke.baidu.com/v7662331-230792-1635549.html  Sqoop工具 百度传课   https://chuanke.baidu.com/v5145764-218788-1413475.html  Flume工具 百度传课 …

Spark基础 什么是spark 也是一个分布式的并行计算框架 spark是下一代的map-reduce,扩展了mr的数据处理流程. Spark架构原理图解 RDD[Resilient Distributed Dataset] 它是一个弹性分布式数据集,具有良好的通用性.容错性与并行处理数据的能力,为用户屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便的数据转换与求值方法. 弹性 存储弹性:n内存与磁盘d额自动切换 容错弹性:数据丢失可以自动恢复 计算的弹性:计算出错重试机制 分片弹性:根…

1. Spark 基础 2. Spark Core 3. Spark SQL 4. Spark Streaming 5. Spark 内核机制 6. Spark 性能调优 1. Spark 基础 1.1 Spark 中的相应组件 1.2 Standalone 模式安装 // 1. 准备安装包(见下方参考资料): spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz // 2. 修改配置文件 // 2.1 spark-env.sh.template mv spark-env.sh.templ…

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).…

1.基础排序算法 sc.textFile()).reduceByKey(_+_,).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1)).collect //key value交换 sc.setLogLevel("WARN") 2.二次排序算法 所谓二次排序就是指排序的时候考虑两个维度(有可能10次排序) Java版本 package com.dt.java.spark; imp…

一.大数据架构 并发计算: 并行计算: 很少会说并发计算,一般都是说并行计算,但是并行计算用的是并发技术.并发更偏向于底层.并发通常指的是单机上的并发运行,通过多线程来实现.而并行计算的范围更广,他是散布到集群上的分布式计算. Spark内存计算比hadoop快100倍,磁盘计算快10倍,在worker节点主要基于内存进行计算,避免了不必要的磁盘io. 二.Spark模块 Spark是没有分布式存储的,必须借助hadoop的HDFS等.资源管理工具自带的是Standalone也支持hadoop的…

面向对象编程之Trait trait基础知识 将trait作为接口使用 在trait中定义具体方法 在trait中定义具体字段 在trait中定义抽象字段 trait高级知识 为实例对象混入trait trait调用链 在trait中覆盖抽象方法 混合使用trait的具体方法和抽象方法 trait的构造机制 trati字段的初始化 让trait继承类 将trait作为接口使用 trait作为接口,和java中的接口非常类似 在triat中可以定义抽象方法,就与抽象类中的抽象方法一样,只要不给出方…

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(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…

1. spark是什么 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduc…

1.RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在分区的不同节点上. 用户可以通过两种方式创建RDD: (1)读取外部数据集====> sc.textFile(inputfile) (2)驱动器程序中对一个集合进行并行化===>sc.parallelize(List("pandas","I like pandas")) 2.RDD操作 转化(Transformations)和行动*(Action…

Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. 它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. 它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming. Spark优点: 减少磁盘I/O:随着实时大数据应用越来越多,Hadoop作为离线的高吞吐.低响应框架已不能满足这类需求.HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在…

1,基本概念 RDD(Resilient Distributed Dataset) :弹性分布式数据集 它是Spark中最基本的数据抽象,是编写Spark程序的基础.简单的来讲,一个Spark程序可以概括为: <输入> => [转换] => <输出> 输入和输出是必须要有的,转换是大部分情况下都有的,将这个过程细化一下,放到Spark中,大概是这样: (1)输入 一个或多个数据源作为输入,数据源可以是:本地文件,hdfs,数据库,程序中构造的数据集等等,在Spark中,…

1.filterval rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))val mappedRDD = rdd.map(2*_)mappedRDD.collectval filteredRDD = mappedRdd.filter(_>4)filteredRDD.collect (上述完整写法)val filteredRDDAgain = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)).map(2 * _).filter(_ > 4).collect…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3832405.html  一.Spark简介 1.什么是Spark 发源于AMPLab实验室的分布式内存计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足. 相比于MapReduce,Spark能充分利用内存资源提高计算效率. 2.Spark计算框架 Driver程序启动很多workers,然后workers在(分布式)文件系统中读取数据后转化为RDD(弹性分布式数据集),最后对RD…

面向对象编程之类 //定义一个简单的类 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) //类默认public的 class HelloWorld{ private var name = "leo" def sayHello(){print("Hello,"+name)} def getName = name } // Exiting paste mode, now interpreting. d…

1 读取本地文件 ./spark-shell scala> val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/wordfile1.txt")textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///home/hadoop/wordfile1.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24 scala> textFile…

知识点 SQL 基本概念 SQL Context 的生成和使用 1.6 版本新API:Datasets 常用 Spark SQL 数学和统计函数 SQL 语句 Spark DataFrame 文件保存 实验步骤      Spark SQL 是Spark 中用于处理结构化数据的模块.它与基本的Spark RDD API 不同的地方在于其接口提供了更多关于结构化数据的信息,能够更好地应用于计算过程.这些额外的信息也能够帮助系统进行优化,从而提高计算的性能.            这个体系中,Dat…

Pair RDD转化操作 val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) //reduceByKey,通过key来做合并val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y).collect()val r1 = rdd.reduceByKey(_+_).collect()res0: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10)) val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>…

1.最基本的Map用法 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)val result = distData.map(x=>x*x)println(result.collect().mkString(",")) 其中最关键的操作就是:从分布式数据集 --转换--> 并行数据集from a distributed dataset to Parallelized collections S…

1.创建数据框架 Creating DataFrames val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json");df.show(); 写到hdfs路径:df.select("age", "name").write.save("examples/src/main/resources/peopleOUT.json…

这里面我们介绍一下spark的安装,并通过一个python的例子来简单的体会一下spark的使用. spark的安装与使用 安装环境:mac 10.13.6,spark版本:2.3.1,python版本:3.6.5 一.在mac上面安装spark和pyspark,可以使用brew包管理器安装.直接运行命令 brew install apache-spark pip install pyspark 二.通过start-master启动我们的集群 然后我们访问:http://localhost:80…

我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark 1.RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集. 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作.(分布式数据集) 3.RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建:有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4…

本篇博客主要是 sparksql 从初始开发注意的一些基本点以及力所能及的可优化部分的介绍: 所使用spark版本:2.0.0       scala版本:2.11.8 1. SparkSession的初始化: val sparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("AppName").config("spark.sql.warehouse.dir", "…

第1章 Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark内置模块 Spark Core:实现了Spark的基本功能,包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,简称RDD)的API定义. Spark SQL:是Spark用来操作结构化数据的程序包.通过Spark SQL,我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据.Spark…

什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.…

scala版 ,基本名词概念及 rdd的基本创建及使用 var conf = new SparkConf() var sc: SparkContext = new SparkContext(conf) val rawRDDA = sc.parallelize(List("!! bb ## cc","%% cc bb %%","cc && ++ aa"),3) # sc.parallelize(,3)  将数据并行加载到三台机器上…