Spark 定制版:003~Spark Streaming(三) 本讲内容: a. Spark Streaming Job 架构和运行机制 b. Spark Streaming Job 容错架构和运行机制 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课谈到Spark Streaming是基于DStream编程.DStream是逻辑级别的,而RDD是物理级别的.DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD.对DStream的操…

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…

Spark 定制版:004~Spark Streaming事务处理彻底掌握 本讲内容: a. Exactly Once b. 输出不重复 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课通过案例透视了Spark Streaming Job架构和运行机,并结合源码进行了详细解说:同时也了解了Spark Streaming Job的容错机制,包括 Executor 与 Driver两方面的容错机制. 也就是说Job的事务处理,主要是在E…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

前言 Ref: 一文读懂 Spark 和 Spark Streaming[简明扼要的概览] 在讲解 "流计算" 之前,先做一个简单的回顾,亲! 一.MapReduce 的问题所在 MapReduce 模型的诞生是大数据处理从无到有的飞跃.但随着技术的进步,对大数据处理的需求也变得越来越复杂,MapReduce 的问题也日渐凸显. 通常,我们将 MapReduce 的输入和输出数据保留在 HDFS 上,很多时候,复杂的 ETL.数据清洗等工作无法用一次 MapReduce 完成,所以需要…

Spark小课堂Week2 Hello Streaming 我们是怎么进行数据处理的? 批量方式处理 目前最常采用的是批量方式处理,指非工作时间运行,定时或者事件触发.这种方式的好处是逻辑简单,不影响联机业务,但是性能不行. 理想方式 对于数据处理的问题,我们的最终理想解,应该是满足业务规则正确的情况下,实时的完成处理. 平衡点 理想方式难度比较高,批量方式往往又不给力,我们可以在批量方式和理想方式中间,找到一个平衡点,就是流处理. 流处理 我们的理想情况是当不断有数据进来,就不断的进行处理.…

Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml Java版本 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…