大数据 云计算概念 课程:Spark编程基础(Python版) 大数据4V特性 Volumn, Variety, Velocity, Value. 思维方式 通过数据发现问题,再解决问题. 速度更重要 全样分析,精确度的要求降低. 两大技术 分布式存储 GFS/HDFS BigTable/HBase NoSql 分布式处理 map/reduce[面向批处理] Spark[面向批处理] flink 大数据计算模式 (1) 批处理计算 (2) 流计算 S4, Flume, Storm (3) 图计算…

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…

[From] https://blog.csdn.net/w405722907/article/details/77943331 Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2017年09月12日 11:35:27 阅读数:104 本教程由给力星出品,转载请注明. Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象.Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍.此外…

[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…

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…

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

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)…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137969.html Spark配置 Spark属性 动态加载Spark属性 查看Spark属性 可用属性 大部分用于控制内部设置的属性都有合理的默认值.一部分最通用的选项设置如下: 应用程序属性 属性名称 默认值 含义 spark.app.name  (none)  应用程序名称.该参数的值会出现在UI和日志记录中. spar…

Spark Streaming揭秘 Day35 Spark core思考 Spark上的子框架,都是后来加上去的.都是在Spark core上完成的,所有框架一切的实现最终还是由Spark core来做的.抛开任何具体的东西,现在考虑下Spark core是个什么东西. 解析rdd 程序就是数据+代码.所以首先,我们需要考虑spark core由什么数据结构构成,一共就三种:rdd,broadcast,accumulator,最重要.最核心的是rdd. rdd可以简单的认为是一个数组,只不过是一…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手…

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…

引言:本文直接翻译自Spark官方网站首页 Lightning-fast cluster computing 从Spark官方网站给出的标题可以看出:Spark——像闪电一样快的集群计算 Apache Spark™ 是一个应用于大规模数据处理的快速且通用的引擎. 速度 Spark在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce要快100多倍,在磁盘上则要快10多倍.它使用先进的DAG执行引擎来支持循环数据流和内存计算.   Logistic regression in Hadoop an…

在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用…

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic…

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS…

1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //…

由于Spark自己的调优guidance已经覆盖了很多很有价值的点,因此这里直接翻译一份过来.也作为一个积累. Spark 调优 (Tuning Spark) 由于大多数Spark计算任务是在内存中运行计算,任何集群中的资源限制都可能成为Spark程序的瓶颈,比如:CPU.网络.带宽.内存.通常情况下,如果内存能容纳所处理数据,主要的瓶颈则仅是网络带宽.但有些时候您也需要做一些调优,比如利用RDD序列化存储来降低内存消耗.本手册将会涵盖以下两个大点:数据序列化(对优化网络传输和降低内存开销有显著…

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia…

为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell…

使用2.3.0版本,因为公司生产环境是这个版本 一.下载安装 cd /opt wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2..tgz 二.配置文件spark相对于hadoop配置文件和配置项目都比较少,但是spark有5中运行模式,每种模式对应的配置和情况都不一样所以spark的重点是深入了解spark的5中运行…

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu…

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI…

Spark进阶之路-Spark HA配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 集群部署完了,但是有一个很大的问题,那就是Master节点存在单点故障,要解决此问题,就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠,配置方式比较简单.本篇博客的搭建环境是基于Standalone模式进行的(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9458161.html) 1>.编辑spark-env.sh文件,去掉之前的ma…

启动Spark任务时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 会看到不停地上传jar非常耗时:使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间,整个处理过程如下 1.在本地创建zip文件 hzlishuming@hadoop691:~/env/spark$ cd jars/ hzlishuming@hadoop691:~/env/spark/jars$ zip spark2.1.1-hadoop2.7.3.zip ./* 2.上传…

Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型.集群中运行Master进程的节点称为Master,同样,集群中含有Worker进程的节点为Slave.Master负责控制整个集群的运行:Worker节点相当于分布式系统中的计算节点,它接收Master节点指令并返回计算进程到Master:Executor负责任务的执行:Client是用户提交应用的客户端:Driver负责协调提交后的分布式应用. 在Spark应用的执行过程中,Driver和Worker是相互对应的.…

 Note: driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息. 在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而…