spark和strom优劣分析

对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使用,比如实时金融系统,要求纯实时进行金融交易和分析2.此外,如果对于实时计算的功能中,要求可靠的事务机制和可靠性机制,即数据的处理完全精准,一条也不能多,一条也不能少,也可以考虑使用Storm3.如果还需要针对高峰低峰时间段,动态调整实时计算程序的并行度,以最大限度利用集群资源(通常是在小型公司,集群资源紧张的情况),也可以考虑用Storm4.如果一个大数据应用系统,它就是纯粹的实时计算,不需要在中间执行SQL交互式查询…

Spark配置&启动脚本分析

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla…

使用Spark MLlib进行情感分析

使用Spark MLlib进行情感分析使用Spark MLlib进行情感分析一.实验说明在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,…

基于 Spark 的文本情感分析

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据通过生成…

第十一篇：Spark SQL 源码分析之 External DataSource外部数据源

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External…

第十篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 query

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,可以通过analyzed执行计划来观察内部调用…

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构或者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar…

第七篇：Spark SQL 源码分析之Physical Plan 到 RDD的具体实现

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: 我们都知道一段sql,真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job,最后计算得到RDD. lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包含4种操作类型,即BasicOperator基本类型,还…

第一篇：Spark SQL源码分析之核心流程

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql. 2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark…

【Spark SQL 源码分析系列文章】

从决定写Spark SQL源码分析的文章,到现在一个月的时间里,陆陆续续差不多快完成了,这里也做一个整合和索引,方便大家阅读,这里给出阅读顺序 :) 第一篇 Spark SQL源码分析之核心流程第二篇 Spark SQL Catalyst源码分析之SqlParser 第三篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Analyzer 第四篇 Spark SQL Catalyst源码分析之TreeNode Library 第五篇 Spark SQL Catalyst源码分析之Optimize…

小白学习mysql之存储过程的优劣分析以及接入控制

存储过程的优劣存储过程是一组实现特定功能的SQL语句集合,存储过程一经编译便存储在了服务器上,可以通过调用存储过程的名字以及传入相应的参数来使用存储过程.要高层次的掌握存储过程,不能觉得依葫芦画瓢,觉得造出来的存储过程能够跑出结果就OK.一定要站在一定的高度,看清它的全貌: 选择使用存储过程的优势执行效率快: 存储过程工作于服务器中,距离数据最近,因此对数据的操作快,和一般SQL语句比,它无需网络通信开销,解析开销,和优化器开销等. 实现代码重用,接口处理逻辑一致: 存储过程可以理解为一种抽…

Spark SQL Catalyst源代码分析之TreeNode Library

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心执行流程.SqlParser,和Analyzer,本来打算直接写Optimizer的,可是发现忘记介绍TreeNode这个Catalyst的核心概念,介绍这个能够更好的理解Optimizer是怎样对Analyzed Logical Plan进行优化的生成Optimized Logical Plan,本文就将TreeNode基本架构进行解释. 一.TreeNode类型 TreeNode Li…

Spark SQL Catalyst源代码分析Optimizer

/** Spark SQL源代码分析系列*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程.SqlParser,和Analyzer 以及核心类库TreeNode,本文将具体解说Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式,并加上自己的实践.对Optimizer有一个直观的认识. Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan依据不同的优化策略Batch.来对语法树进行优化.…

Spark ML源码分析之一设计框架解读

本博客为作者原创,如需转载请注明参考在深入理解Spark ML中的各类算法之前,先理一下整个库的设计框架,是非常有必要的,优秀的框架是对复杂问题的抽象和解剖,对这种抽象的学习本身,就是加深框架所面对的问题的理解的一种有效途径.纷繁复杂的机器学习问题,经过优秀框架的解析,变得简单清晰起来. 基于面向对象语言的程序设计,本质上类似于搭积木,从一个最抽象.最简单的内容开始,一点一点的往上堆叠,形成一个对象的框架.比如Java中的Object,Python中的PyO…

Spark之Task原理分析

在Spark中,一个应用程序要想被执行,肯定要经过以下的步骤: 从这个路线得知,最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task,通过并行或者并发的运行来完成真正的工作.由此可见,一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者.下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解. task运行之前的工作是Driver启动Executor,接着Executor准备好一切运行环境,并向Driver反向注册,最终Driver向Executor发送…

Spark UI (基于Yarn) 分析与定制

转载自:https://yq.aliyun.com/articles/60194 摘要: 这篇文章的主旨在于让你了解Spark UI体系,并且能够让你有能力对UI进行一些定制化增强.在分析过程中,你也会深深的感受到Scala语言的魅力. 前言有时候我们希望能对Spark UI进行一些定制化增强.并且我们希望尽可能不更改Spark的源码.为了达到此目标,我们会从如下三个方面进行阐述: 理解Spark UI的处理流程现有Executors页面分析自己编写一个HelloWord页面 Spark…

10.Spark Streaming源码分析:Receiver数据接收全过程详解

原创文章,转载请注明:转载自听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理,本篇内容主要介绍Receiver在Executor中数据接收和存储过程一.Receiver启动过程回顾如图,从ReceiverTracker的start方法开始,调用launchReceivers()方法,给endpoint发送消息,endpoint.send(StartAllReceivers(receivers)),endp…

spark[源码]-Pool分析

概述这篇文章主要是分析一下Pool这个任务调度的队列.整体代码量也不是很大,正好可以详细的分析一下,前面在TaskSchedulerImpl提到大体的功能,这个点在丰富一下吧. DAGScheduler负责构建具有依赖关系的任务集,TaskSetManger负责在具体的任务集内部调度任务,而TaskScheduler负责将资源提供给TaskSetManger供其作为调度任务的依据,但是每个sparkContext可能同时存在多个可运行的任务集,因此需要调度池pool来进行协调管理. 初始化源码…

【Spark】源码分析之spark-submit

在客户端执行脚本sbin/spark-submit的时候,通过cat命令查看源码可以看出,实际上在源码中将会执行bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit . 在IDEA导入的Spark-Core的源码进行分析. 首先Spark会把初始化的参数使用SparkSubmitArguments进行封装,之后对SparkSubmitAction类型进行模式匹配,一共有三种:1.SUBMIT 2. KILL 3. REQUEST_STATUS.…

Spark Mllib源码分析

1. Param Spark ML使用一个自定义的Map(ParmaMap类型),其实该类内部使用了mutable.Map容器来存储数据. 如下所示其定义: Class ParamMap private[ml] (private val map.mutable.Map[Param[Any],Any]) 从上述定义可以看出,ParamMap是用一个Map来存储,key为Param[Any],value为Any.这里的value就是用户设置的参数值,而key是对String的封装,对用户来所其实就是…

spark block读写流程分析

之前分析了spark任务提交以及计算的流程,本文将分析在计算过程中数据的读写过程.我们知道:spark抽象出了RDD,在物理上RDD通常由多个Partition组成,一个partition对应一个block.在driver和每个executor端,都有一个Blockmanager.Blockmanager是spark在计算过程中对block进行读写的入口,它屏蔽了在读取数据时涉及到的内存分配,从其他executor端远程获取等具体细节.接下来,本文将以读写block为主线,分析spark在计算过…

Spark SQL CLI 实现分析

背景本文主要介绍了Spark SQL里眼下的CLI实现,代码之后肯定会有不少变动,所以我关注的是比較核心的逻辑.主要是对照了Hive CLI的实现方式,比較Spark SQL在哪块地方做了改动,哪些地方与Hive CLI是保持一致的.可以先看下总结一节里的内容. Spark SQL的hive-thriftserver项目里是其CLI实现代码.以下先说明Hive CLI的主要实现类和关系,再说明Spark SQL CLI的做法. Hive CLI 核心启动类是org.apache.hive.se…

Spark SQL Catalyst源代码分析之UDF

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的经常使用的处理函数之外.一般都会提供可扩展的对外自己定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源代码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包括了ResolveFunctions这个解析函数的功能.可是随着Spark1.1版本号的公布.Spark SQL的代码有非常多新完好和新功能了.和我先前基于1.0的源代码分析多少有些不同,比方支…

基于Spark的网站日志分析

本文只展示核心代码,完整代码见文末链接. Web Log Analysis 提取需要的log信息,包括time, traffic, ip, web address 进一步解析第一步获得的log信息,如把ip转换为对应的省份,从网址中提取出访问内容和内容ID,最后将信息转换为parquet格式. (1)按日期和内容(video)的ID进行分组,并根据访问次数进行倒序排序. (2)按日期,内容(video)的ID和省份进行分组,并根据访问次数排名取前3. 最后将(1)和(2)数据写入MySQL. 注…

Spark SQL Catalyst源代码分析之Analyzer

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前面几篇文章解说了Spark SQL的核心运行流程和Spark SQL的Catalyst框架的Sql Parser是如何接受用户输入sql,经过解析生成Unresolved Logical Plan的. 我们记得Spark SQL的运行流程中还有一个核心的组件式Analyzer,本文将会介绍Analyzer在Spark SQL里起到了什么作用. Analyzer位于Catalyst的analysis package下.主要职责是将Sql Pars…