之前分析过spark RPC的基本流程(spark RPC详解),其实无论是RPC还是Spark内部的数据(Block)传输,都依赖更底层的网络通信,本文将对spark的网络通信做一下剖析. 1,概要 对于大数据相关的基础组件(Hadoop,HBase,Spark,Kafka),网络通信部分主要有两类:Java NIO和Netty.对于Hadoop,Spark,HBase以及kafka具体使用情况如下表: 大数据组件 Java NIO Netty Hadoop ✔️   Spark   ✔️ H…

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /…

1 Spark原理分析 -- RDD的Partitioner原理分析 2 Spark原理分析 -- RDD的shuffle简介 3 Spark原理分析 -- RDD的shuffle框架的实现概要分析 4 Spark原理分析 -- RDD的依赖(Dependencies)原理分析 5 Spark原理分析 -- RDD的checkepointing原理分析 6 Spark原理分析 -- RDD的caching和persistence原理分析 7 Spark原理分析 -- Job执行框架概述 8 Sp…

一.总体思路 以上是我在平时工作中分析spark程序报错以及性能问题时的一般步骤.当然,首先说明一下,以上分析步骤是基于企业级大数据平台,该平台会抹平很多开发难度,比如会有调度日志(spark-submit日志).运维平台等加持,减少了开发人员直接接触生成服务器命令行的可能,从物理角度进行了硬控制,提高了安全性. 下面我将带领大家从零到一,从取日志,到在Spark WebUI进行可视化分析相关报错.性能问题的方法. 二.步骤 (一)获取applicationID 1.从调度日志获取 一般企业级大…

介绍 Spork是Pig on Spark的highly experimental版本号,依赖的版本号也比較久,如之前文章里所说.眼下我把Spork维护在自己的github上:flare-spork. 本文分析的是Spork的实现方式和详细内容. Spark Launcher 在hadoop executionengine包路径下,写了一个Spark启动器,同MapReduceLauncher类似,会在launchPig的时候,把传入的物理运行计划进行翻译. MR启动器翻译的是MR的操作,以及进…

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',…

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa…

Spark是一个基于内存的分布式计算框架.执行在其上的应用程序,依照Action被划分为一个个Job.而Job提交执行的总流程.大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job依照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖.由DAGScheduler划分为一个个Stage.并将每一个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每一个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与运行:由TaskScheduler负责将Task…

spark job spark job提交 三级调度框架, DagSch,计算stage,提交阶段,将stage映射成taskset,提交taskset给tasksch. TaskSch BackendSch setMaster("local[n]") n表示使用n个线程模拟的spark集群下的worker数据. 默认是1,n称为并发度. textFile("..." , m),m是分区数,默认收到并发度的影响. 1. local new LocalSchedule…

1.[start-all.sh] #!/usr/bin/env bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. #…

别的不说先上官网: action 这些算子中需要注意: 1.reduce 和 reduceByKey 虽说都有reduce,但是一个是action级别,一个是transformation级别,速度上会有很大的差异 2.groupBy的使用如下 groupBy :将元素通过函数生成相应的 Key,数据就转化为 Key-Value 格式,之后将 Key 相同的元素分为一组. val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a.groupBy(x => { if (x % 2 ==…

概述 前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 如果用传统编程语言工具? 假设我们从数据的采集,存储到数据的读取与使用,都是使用传统的语言工具,比如nodejs. 我们如果想知道到底有不同的薪水段有多少招聘职…

本系列专属github地址:https://github.com/ios122/spark_lagou 前言 我觉得如果动笔,就应该努力地把要说的东西表达清楚.今后一段时间,尝试下系列博客文章.简单说,如果心里想表达想分享的,就适当规划组织下,使其相对自成体系,以便于感兴趣但可能刚好某个领域还不是很熟的人,也能很好地入手.系列文章,我会努力避免过于主观化的描述,同时吸取以往的经验,尽量给每个系列的文章都设置一个单独的 github 项目,供查阅参考. Spark 系列文章规划 Spark系列,因…

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju…

Spark 的情感分析 本文描述了基于 Spark 如何构建一个文本情感分析系统.文章首先介绍文本情感分析基本概念和应用场景,其次描述采用 Spark 作为分析的基础技术平台的原因和本文使用到技术组件,然后介绍基于 Spark 如何构建文本情感分析系统,最后提出几种提高正确率的方法. 9 评论   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…

1.1  Spark交互式分析 执行Spark脚本前,启动Hadoop的HDFS和YARN.Spark的shell提供 了简单方式去识别API.相同也有一个强大的工具去交互式地分析数据. 两种语言有这种交换能力,各自是Scala 和 Python.以下将演示怎样使用Python来分析数据文件. 进入Spark安装主文件夹,输入以下的命令.python命令行模式将会启动. ./bin/pyspark Spark的主要抽象是一个称之为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Da…

一.Spark简介: 以下是百度百科对Spark的介绍: Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架.与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集…

没用过IDEA工具,听说跟Eclipse差不多,sbt在Idea其实就等于maven在Eclipse.Spark运行在JVM中,所以要在Idea下运行spark,就先要安装JDK 1.8+ 然后加入Scala和Spark的依赖包就可以进行开发了,不要安装低版本的JDK. 先下载Idea的社区版 https://www.jetbrains.com/idea/download/download-thanks.html?platform=windows&code=IIC Scala.Spark环境 安…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍…

背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica…

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将…

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

1.背景介绍 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

在Spark中利用map-reduce或者spark sql分析了数据之后,我们需要将结果写入外部文件系统. 本文,以向Hbase中写数据,为例,说一下,Spark怎么向Hbase中写数据. 首先,需要说一下,下面的这个方法. foreach (func) 最通用的输出操作,把func作用于从map-reduce生成的每一个RDD(spark  sql生成的DataFrame可转成RDD). 注意:这个函数是在运行spark程序的driver进程中执行的. 下面跟着思路,看一下,怎么优雅的向Hb…

SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库.Json数据.Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch:6.4.1 Kibana:6.4.1 elasticsearch-spa…

CS100.1x简介 这门课主要讲数据科学,也就是data science以及怎么用Apache Spark去分析大数据. Course Software Setup 这门课主要介绍如何编写和调试PySpark.本节主要介绍环境搭配.为了让所有人环境一致,本课程的编程环境是用Virtual Machine.你需要安装VirtualBox和Vagrant来搭环境. 硬件和软件要求 这门课需要的最小硬件配置如下: 硬盘空间: 3.5 GB 内存: 2.5 GB (4+ GB 更好) 处理器: 任何I…