一.版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下: spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka 版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP 状态 Deprecated从 Spark 2.3.0 版本开始,Kafka 0.8 支持已被弃用…

一.版本说明 Spark针对Kafka的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下:   spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP状态 Deprecated从Spark 2.3.0版本开始,Kafka 0.8支持已被弃用 Stable(…

S3C2416裸机开发系列十六 sd卡驱动实现 象棋小子    1048272975 SD卡(Secure Digital Memory Card)具有体积小.容量大.传输数据快.可插拔.安全性好等长处.被广泛应用于便携式设备上.比如作为数码相机的存储卡,作为手机.平板多媒体扩展卡用的TF卡(micro sd).笔者此处就s3c2416 sd卡驱动的实现作一个简单的介绍. 1. sd卡概述 sd卡技术是在MMC卡的基础上发展起来的,其尺寸与MMC卡一样,仅仅是比MMC卡厚了0.7mm,因此sd设…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1322.html Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统.可以说,任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的.本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据,这里将会介绍两种方法:(1).使用Receivers和Kafka高层次的API:(2).使用Direct API,这是使用低层次的KafkaAPI,并没有使用到Receivers,是Spark 1.3.0中开始引入…

Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafka topic中的数据(并演示reduceByKeyAndWindow的使用) 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </depen…

上篇spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制,主要是MemoryManager的内容.跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储,本篇文章主要介绍Spark内存存储. 总述 跟内存存储的相关类的关系如下: MemoryStore是负责内存存储的类,其依赖于BlockManager.SerializerManager.BlockInfoManager.MemoryManager. BlockManager是BlockEvictionHandl…

官网说明:http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 一.JVM调优 1.1.Java虚拟机垃圾回收调优的背景 如果在持久化RDD的时候,持久化了大量的数据,那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个性能瓶颈.因为Java虚拟机会定期进行垃圾回收,此时就会追踪所有的java对象,并且在垃圾回收时,找到那些已经不在使用的对象,然后清理旧的对象,来给新的对象腾出内存空间. 垃圾回收的性能开销,是跟内存中的对象的数…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

学习ASP.NET Core Razor 编程系列目录 学习ASP.NET Core Razor 编程系列一 学习ASP.NET Core Razor 编程系列二——添加一个实体 学习ASP.NET Core Razor 编程系列三——创建数据表及创建项目基本页面 学习ASP.NET Core Razor 编程系列四——Asp.Net Core Razor列表模板页面 学习ASP.NET Core Razor 编程系列五——Asp.Net Core Razor新建模板页面 学习ASP.NET C…

分布式数据集创建之textFile         文本文件的RDDs能够通过SparkContext的textFile方法创建,该方法接受文件的URI地址(或者机器上的文件本地路径,或者一个hdfs://, sdn://,kfs://,其他URI).这里是一个调用样例: scala> val distFile = sc.textFile("data.txt") distFile: spark.RDD[String] = spark.HadoopRDD@1d4cee08 分布式数…

大家好,我是咔咔 不期速成,日拱一卒 在平时开发工作中join的使用频率是非常高的,很多SQL优化博文也让把子查询改为join从而提升性能,但部分公司的DBA又不让用,那么使用join到底有什么问题呢? 死磕MySQL系列 一.什么是Nested-Loop Join 在MySQL中,使用Nested-Loop Join的算法进行优化join的使用,此算法翻译过来为嵌套循环连接,并且使用了三种算法来实现. Index Nested-Loop Join :简称NLJ Block Nested-Loo…

转载:https://www.iteblog.com/archives/1326.html 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据.这个特性目前还处于试验阶段,而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API. 和基于Receiver方式相比,这种方式主要有一些几个优点:…

pom依赖 <properties> <scala.version>2.11.8</scala.version> <hadoop.version>2.7.4</hadoop.version> <spark.version>2.1.3</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.s…

版本说明:spark:2.2.0: kafka:0.10.0.0 object StreamingDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogge…

一:通过设置检查点,实现单词计数的累加功能 object StatefulKafkaWCnt { /** * 第一个参数:聚合的key,就是单词 * 第二个参数:当前批次产生批次该单词在每一个分区出现的次数 * 第三个参数:初始值或累加的中间结果 */ val updateFunc = (iter: Iterator[(String, Seq[Int], Option[Int])]) => { //iter.map(t => (t._1, t._2.sum + t._3.getOrElse(0…

参考链接:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.Spark Streaming 介绍 Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可伸缩,高吞吐量,容错流处理.数据可以从Kafka.ZeroMQ等消息队列以及TCP sockets或者目录文件从数据源获取数据,并且可以使用map,reduce,join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后,可以将处…

本文测试的Spark版本是1.3.1 Spark Streaming编程模型: 第一步: 需要一个StreamingContext对象,该对象是Spark Streaming操作的入口 ,而构建一个StreamingContext对象需要两个参数: 1.SparkConf对象:该对象是配置Spark 程序设置的,例如集群的Master节点,程序名等信息 2.Seconds对象:该对象设置了StreamingContext多久读取一次数据流 第二步: 构建好入口对象之后,直接调用该入口的方法读取各…

一.简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

工作原理图 源码分析: 1.) 25              launchedTask = true 26            } 27          } catch { 28            case e: TaskNotSerializableException => 29              logError(s"Resource offer failed, task set ${taskSet.name} was not serializable")…

Spark最吸引开发者的就是简单易用.跨语言(Scala, Java, Python, and R)的API. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.本文聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重点. Apache Spark 2.0统一API的主要动机是:简化Spark.通过减少…

在 Redis 出现之前,我们的缓存框架各种各样,有了 Redis ,缓存方案基本上都统一了,关于 Redis,松哥之前有一个系列教程,尚不了解 Redis 的小伙伴可以参考这个教程: Redis 教程合集 使用 Java 操作 Redis 的方案很多,Jedis 是目前较为流行的一种方案,除了 Jedis ,还有很多其他解决方案,如下: 除了这些方案之外,还有一个使用也相当多的方案,就是 Spring Data Redis. 在传统的 SSM 中,需要开发者自己来配置 Spring Data…

一 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 1.1数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异…

由于最近在工作中刚接触到scala和Spark,并且作为python中毒者,爬行过程很是艰难,所以这一系列分为几个部分记录下学习<Spark快速大数据分析>的知识点以及自己在工程中遇到的小问题,以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程. 先抛出几个问题: 什么是Spark? Spark内部是怎么实现集群调度的? 如何调用Spark? 如何打包一个Spark独立应用? 一.Spark是什么 Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台.它一个主要特点是能够在内存中进行计算,并且提供了基于P…

最近公司有个arcgis api for js的项目,需要用到百度echarts迁徙图效果,而百度那个效果实现是结合百度地图的,怎么才能跟arcgis api结合呢,网上搜索,终于在github找到了,github源代码地址:https://github.com/wandergis/arcgis-echarts:在此,非常感谢原创作者wandergis无私奉献: 整合进去自己demo的效果图如下: 实现思路: 1.自定义EchartsLayer类,为了把echarts迁徙图的渲染效果跟esri的…

前言 关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 最近公司有个 arcgis api 3.x for js 的项目,需要用到百度 echarts 迁徙图效果,而百度那个效果实现是结合百度地图的,怎么才能跟 arcgis api 结合呢,网上搜索…

一.修改配置文件 1.节点配置 1.vim elasticsearch.yml # ======================== Elasticsearch Configuration ========================= # # NOTE: Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings. # Before you set out to tweak and tune the configuratio…

声明:本文来源于MLDN培训视频的课堂笔记,写在这里只是为了方便查阅. 1.概念:SpringBoot 整合 Shiro 2.具体内容 Shiro 是现在最为流行的权限认证开发框架,与它起名的只有最初的 SpringSecurity(这个开发框架非常不好用,但是千万不要 以为 SpringSecurity 没有用处,它在 SpringCloud 阶段将发挥重大的作用).但是现在如果要想整合 Shiro 开发框架有一点很遗憾, SpringBoot 没有直接的配置支持,它不像整合所谓的 Kafka…

在做spark项目时,我们常常面临如何在本地将其打包,上传至装有spark服务器上运行的问题.下面是我在项目中尝试的两种方案,也踩了不少坑,两者相比,方案一比较简单,本博客提供的jar包适用于spark版本2.0以下的,如果jar包和版本不对应会出现找不到类或方法等错误提示信息,它主要借助于eclipse和现成的jar包进行打包应用,只能从官网上下载对应的jar包,局限很大.方案二是借助于IntelliJ + maven方式,它只要配置好pom.xml文件,在文件中写明自己的运行环境即可,通用(…

前面介绍了Spring Boot 中的整合Thymeleaf前端html框架,同时也介绍了Thymeleaf 的用法.不清楚的朋友可以看看之前的文章:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1657780.html. 今天主要讲解Springboot整合Mybatis,并实现最基本的增删改查功能.Spring Boot整合Mybatis的方式有两种:一种是注解形式的,也就是没有Mapper.xml文件,还有一种是XML形式的,我推荐的是使用注…

一.spark的序列化 1.1.官网解释 http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 序列化在任何分布式应用程序的性能中起着重要作用.将对象序列化或消耗大量字节的速度慢的格式将大大减慢计算速度.通常,这将是您应该优化Spark应用程序的第一件事.Spark旨在在便利性(允许您使用操作中的任何Java类型)和性能之间取得平衡.它提供了两个序列化库: Java序列化:默认情况下,Spark使用Java Objec…