python代码: import time from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils from operator import add sc = SparkContext(master="local[1]",appName="PythonSparkStreamingR…

应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一…

在spark2中的shell使用python3 spark2.0.0中的python默认使用python2,可以通过以下两种方式之一使用python3: PYSPARK_PYTHON=python3 ./bin/pyspark 修改~/.profile,增加 PYSPARK_PYTHON=python3 参考:http://stackoverflow.com/questions/30279783/apache-spark-how-to-use-pyspark-with-python-3 Auth…

SparkStreaming SparkStreaming是一种微批处理,准实时的流式框架.数据来源包括:Kafka, Flume,TCP sockets,Twitter,ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别: SparkStreaming微批处理数据,storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构:采用recevier task持续拉取数…

前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天讲述的是SparkStreaming与Kafka的整合,这篇文章非常适合刚入门的小伙伴,也欢迎大家前来发表意见,老刘这次会用图片的形式讲述别人技术博客没有的一些细节,这些细节对刚入门的小伙伴是非常有用的!!! 正文 为什么有SparkStreaming与Kafka的整合? 首先我们要知道为什么…

1. 准备 Hudi支持Spark-2.x版本,你可以点击如下链接安装Spark,并使用pyspark启动 # pyspark export PYSPARK_PYTHON=$(which python3) spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/bin/pyspark \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark-bundle_2.11:0.5.1-incubating,org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4 \…

生产中,为了保证kafka的offset的安全性,并且防止丢失数据现象,会手动维护偏移量(offset) 版本:kafka:0.8 其中需要注意的点: 1:获取zookeeper记录的分区偏移量 2:获取broker中实际的最小和最大偏移量 3:将实际的偏移量和zookeeper记录的偏移量进行对比,如果zookeeper中记录的偏移量在实际的偏移量范围内则使用zookeeper中的偏移量 4:反之,使用实际的broker中的最小偏移量 KafkaHelper: import kafka.com…

Spark Streaming揭秘 Day29 深入理解Spark2.x中的Structured Streaming 在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好. 连续应用程序continuous application 首先,也是最重要的,在2.x中,提出了一个叫做continuous applications连续应用程序的概念. 如下图所示,数据从Kaf…

错误信息 19/01/15 19:36:40 WARN consumer.ConsumerConfig: The configuration max.poll.records = 1 was supplied but isn't a known config. 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParser: Kafka version : 0.9.0-kafka-2.0.2 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParse…

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli…

背景: 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容,网上也搜索了不少文章,都在讲解spark streaming中如何更新,但没有spark structured streaming更新broadcast的用法,于是就这几天进行了反复测试.经过了一下两个测试::Spark Streaming更新broadcast.Spark Structured Streaming更新broadcast. 1)Spark Streaming更新broadcast(可行) def sparkStre…

环境 spark-2.2.0 kafka_2.11-0.10.0.1 jdk1.8 配置好jdk,创建项目并将kafka和spark的jar包添加到项目中,除此之外还需要添加spark-streaming-kafka-*****.jar,笔者这里用的是spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.2.0.jar,可在spark官网上自行下载 import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.u…

1.下载spark-streaming-kafka插件包 由于Linux集群环境我使用spark是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7,kafka是kafka_2.11-0.8.2.1,所以我下载的是spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.1.1.jar. 官网下载地址:http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-kafka-0-8_2.11/2.1.1 百度云下载地…

一.下载依赖jar包 具体可以参考:SparkStreaming整合kafka编程 二.创建Java工程 太简单,略. 三.实际例子 spark的安装包里面有好多例子,具体路径:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples. JavaDirectKafkaWordCount.java package com.spark.test; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Ar…

随着近十年互联网的迅猛发展,越来越多的人融入了互联网——利用搜索引擎查询词条或问题:社交圈子从现实搬到了Facebook.Twitter.微信等社交平台上:女孩子们现在少了逛街,多了在各大电商平台上的购买:喜欢棋牌的人能够在对战平台上找到世界各地的玩家对弈.在国内随着网民数量的持续增加,造成互联网公司的数据在体量.产生速度.多样性等方面呈现出巨大的变化. 互联网产生的数据相较于传统软件产生的数据,有着数据挖掘的巨大潜力.通过对数据的挖掘,可以统计出PV.UV,计算出不同设备与注册率.促销与下单率…

判断进程是否存在 def isRunning(process_name): try: process = len(os.popen('ps aux | grep "' + process_name + '" | grep -v grep').readlines()) if process >= 1: return True else: return False except: print("Check process ERROR!!!") return Fal…

pyspark Python3.7环境设置 及py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe解决! 环境设置 JDK: java version "1.8.0_66" Python 3.7 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境变量 export PYSPARK_PYTHON=…

在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好. 连续应用程序continuous application 首先,也是最重要的,在2.x中,提出了一个叫做continuous applications连续应用程序的概念.如下图所示,数据从Kafka中流进来,通过ETL操作进行数据清洗,清洗出来作为目标数据进行进一步处理,可能是机器学习,也可能是交互式查询,也有可…

一.API 1. 出现新的上下文接口:SparkSession,统一了SQLContext和HiveContext,并且为SparkSession开发了新的流式调用的configuration API 2. 统一了DataFrame和DataSet.DataFrame相当于DataSet[Row],以及DataSet的增强聚合API 3. 增强了累加器accumulator的功能,支持Web UI,便捷的API,性能更高 二.SQL 1. 支持SQL2003标准 2. 支持ansi-sql 和h…

Python3实战Spark大数据分析及调度 搜索QQ号直接加群获取其它学习资料:715301384 部分课程截图: 链接:https://pan.baidu.com/s/12VDmdhN4hr7ypdKTJvvgKg  提取码:cv9z PS:免费分享,若点击链接无法获取到资料,若如若链接失效请加群 其它资源在群里,私聊管理员即可免费领取:群——715301384,点击加群,或扫描二维码 第1章 课程介绍 课程介绍 1-1 PySpark导学试看 1-2 OOTB环境演示 第2章 实战环境搭建…

SparkStreaming整合flume 在实际开发中push会丢数据,因为push是由flume将数据发给程序,程序出错,丢失数据.所以不会使用不做讲解,这里讲解poll,拉去flume的数据,保证数据不丢失. 1.首先你得有flume 比如你有:[如果没有请走这篇:搭建flume集群(待定)] 这里使用的flume的版本是apache1.6 cdh公司集成 这里需要下载 (1).我这里是将spark-streaming-flume-sink_2.11-2.0.2.jar放入到flume的l…

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.…

Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效.   中间结果输…

每个公司想要进行数据分析或数据挖掘,收集日志.ETL都是第一步的,今天就讲一下如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中,并附上完整实战代码 1. 整体架构 思考一下,正常情况下我们会如何收集并分析日志呢? 首先,业务日志会通过Nginx(或者其他方式,我们是使用Nginx写入日志)每分钟写入到磁盘中,现在我们想要使用Spark分析日志,就需要先将磁盘中的文件上传到HDFS上,然后Spark处理,最后存入Hive表中,如图所示: 我们之前就是使用这种方式…

简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的准实时数据流处理. 实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据. 例如:map,reduce,join,window 最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming 与 Storm, Flink(Native Streaming) 的比较…

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计…

python3中thread模块已被废弃,不能在使用thread模块,为了兼容性,python3将thread命名为_thread.python3中我们可以使用threading进行代替. threading通过对thread模块进行二次封装.Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作…

这篇文章主要介绍了Python3中的字符串函数学习总结,本文讲解了格式化类方法.查找 & 替换类方法.拆分 & 组合类方法等内容,需要的朋友可以参考下. Sequence Types sequence类型有六种:strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects. sequence类型都支持的通用操作: 成员检查:in.not in 连接:+…

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些…

Ubuntu部署python3.5的开发和运行环境 1 概述 由于最近项目全部由python2.x转向 python3.x(使用目前最新的 python3.5.1) ,之前的云主机的的默认python版本都面临升级,故进行了升级后将相应的步骤记录下来,作为学习笔记吧. 服务器运行环境: ubuntu 14 LTS Server 本安装方式具有如下特点: 不影响已经有的python环境 增量式安装 完全隔离的沙盒环境 甚至可以不需要root权限 2 下载 在python官网下载指定平台下的pyth…