铭文一级: 第八章:Spark Streaming进阶与案例实战 updateStateByKey算子需求:统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态) java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkpoint directory has not been set. Please set it by StreamingContext.checkpoint(). 需求:将统计结果写入到MySQLcre…

铭文一级: 第五章:实战环境搭建 Spark源码编译命令:./dev/make-distribution.sh \--name 2.6.0-cdh5.7.0 \--tgz \-Pyarn -Phadoop-2.6 \-Phive -Phive-thriftserver \-Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0 铭文二级: 第五章:实战环境搭建(所有都配置到环境变量) 1.Scala的安装:Download->previous releases  //课程使用2.11.8…

铭文一级: 第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础 streaming.conf agent1.sources=avro-sourceagent1.channels=logger-channelagent1.sinks=log-sink #define sourceagent1.sources.avro-source.type=avroagent1.sources.avro-source.bind=0.0.0.0agent1.sources.avro…

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟…

铭文一级: linux crontab 网站:http://tool.lu/crontab 每一分钟执行一次的crontab表达式: */1 * * * * crontab -e */1 * * * * /home/hadoop/data/project/log_generator.sh 对接python日志产生器输出的日志到Flumestreaming_project.conf 选型:access.log ==> 控制台输出 exec memory logger exec-memory-log…

铭文一级:[木有笔记] 铭文二级: 第12章 Spark Streaming项目实战 行为日志分析: 1.访问量的统计 2.网站黏性 3.推荐 Python实时产生数据 访问URL->IP信息->referer和状态码->日志访问时间->写入到文件中 本地与虚拟机都要装了python才能运行 重要代码: #coding=UTF-8 #数组最后一个没有“,” url_paths = [ "class/128.html", "class/112.html&…

铭文一级: ======Pull方式整合 Flume Agent的编写: flume_pull_streaming.conf simple-agent.sources = netcat-sourcesimple-agent.sinks = spark-sinksimple-agent.channels = memory-channel simple-agent.sources.netcat-source.type = netcatsimple-agent.sources.netcat-sourc…

铭文一级: 第8章 Spark Streaming进阶与案例实战 黑名单过滤 访问日志 ==> DStream20180808,zs20180808,ls20180808,ww ==> (zs: 20180808,zs)(ls: 20180808,ls)(ww: 20180808,ww) 黑名单列表 ==> RDDzsls ==>(zs: true)(ls: true) ==> 20180808,ww leftjoin(zs: [<20180808,zs>, &l…

铭文一级: 核心概念:StreamingContext def this(sparkContext: SparkContext, batchDuration: Duration) = { this(sparkContext, null, batchDuration)} def this(conf: SparkConf, batchDuration: Duration) = { this(StreamingContext.createNewSparkContext(conf), null, bat…

铭文一级: Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Spark Streaming个人的定义: 将不同的数据源的数据经过Spark Streaming处理之后将结果输出到外部文件系统 特点 低延时 能从错误中高效的恢复:fault-toler…

铭文一级: DataV功能说明1)点击量分省排名/运营商访问占比 Spark SQL项目实战课程: 通过IP就能解析到省份.城市.运营商 2)浏览器访问占比/操作系统占比 Hadoop项目:userAgent DataV访问的数据库(MySQL),需要能够在公网上访问 DataV测试数据CREATE TABLE course_click_count(ID int(4) PRIMARY KEY,day VARCHAR(10),course_id VARCHAR(10),click_count lo…

铭文一级: 功能二:功能一+从搜索引擎引流过来的 HBase表设计create 'imooc_course_search_clickcount','info'rowkey设计:也是根据我们的业务需求来的 20171111 +search+ 1 项目打包:mvn clean package -DskipTests 报错:[ERROR] /Users/rocky/source/work/sparktrain/src/main/scala/com/imooc/spark/project/dao/Cou…

铭文一级: 功能1:今天到现在为止 实战课程 的访问量 yyyyMMdd courseid 使用数据库来进行存储我们的统计结果 Spark Streaming把统计结果写入到数据库里面 可视化前端根据:yyyyMMdd courseid 把数据库里面的统计结果展示出来 选择什么数据库作为统计结果的存储呢? RDBMS: MySQL.Oracle... day course_id click_count 20171111 1 10 20171111 2 10 下一个批次数据进来以后: 201711…

铭文一级: 第10章 Spark Streaming整合Kafka spark-submit \--class com.imooc.spark.KafkaReceiverWordCount \--master local[2] \--name KafkaReceiverWordCount \--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.0 \/home/hadoop/lib/sparktrain-1.0.jar ha…

铭文一级: 整合Flume和Kafka的综合使用 avro-memory-kafka.conf avro-memory-kafka.sources = avro-sourceavro-memory-kafka.sinks = kafka-sinkavro-memory-kafka.channels = memory-channel avro-memory-kafka.sources.avro-source.type = avroavro-memory-kafka.sources.avro-sou…

铭文一级:(没有内容) 铭文二级: 创建Spring boot项目: 看官网,Quick Start下面有两个依赖,必须得使用 但是如果用IDEA构建Spring boot,则会自动添加 New Project->Spring Initializr->Next 任意确定: com.imooc.spark web 选版本.点击左边的web->勾上web project name:imooc_web Reference里修改成本地的maven版本 删除多余的文件:mvn.mvnw.mvnw.…

铭文一级: Flume概述Flume is a distributed, reliable, and available service for efficiently collecting(收集), aggregating(聚合), and moving(移动) large amounts of log data webserver(源端) ===> flume ===> hdfs(目的地) 设计目标: 可靠性 扩展性 管理性 业界同类产品的对比 (***)Flume: Cloudera/A…

第一章:课程介绍 铭文一级: VMware Fusion Mac上搭建:为了给大家演示如何使用我们的OOTB环境 Hadoop环境:虚拟机,我是远程登录 Mac 那么就不需要使用我们的OOTB环境 VMware Fusion+OOTB Window:VMware hadoop/hadooproot用户的密码是什么?修改配置文件,是需要root权限的,怎么办? sudo command 只有一个地方需要修改:ip地址/etc/hosts 192.168.199.128 hadoop000 192.…

铭文一级: 单节点单broker的部署及使用 $KAFKA_HOME/config/server.propertiesbroker.id=0listenershost.namelog.dirszookeeper.connect 启动Kafkakafka-server-start.shUSAGE: /home/hadoop/app/kafka_2.11-0.9.0.0/bin/kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties [--override…

铭文一级: 需求二:Agent选型:exec source + memory channel + logger sink# Name the components on this agenta1.sources = r1a1.sinks = k1a1.channels = c1 # Describe/configure the sourcea1.sources.r1.type = execa1.sources.r1.command = tail -F /home/hadoop/data/data…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…

Spark Streaming与流处理 ​ 一.流处理        1.1 静态数据处理        1.2 流处理二.Spark Streaming        2.1 简介        2.2 DStream        2.3 Spark & Storm & Flink ​ 一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop 采用 HDFS 进行…

Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml Java版本 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java…

[ASP.NET实战教程]ASP.NET实战教程大集合,各种项目实战集合,希望大家可以好好学习教程中,有的比较老了,但是一直很经典!!!!论坛中很多小伙伴说.net没有实战教程学习,所以小编连夜搜集整理出一些比较好的教程,望君好好珍惜,资源不易,且保持,且珍惜直接上资源截图: 下载地址[回复可见]:http://www.fu83.cn/thread-282-1-1.html 感觉文章写的好,一定要回复 推荐哦!!!…

第1章 什么是微信小程序? 第2章 小程序环境搭建与开发工具介绍 第3章 从一个简单的“欢迎“页面开始小程序之旅 第4章 第二个页面:新闻阅读列表 第5章 小程序的模板化与模块化 第6章 构建新闻详情页面 第7章 开始制作电影资讯页面 第8章 更多电影及电影搜索页面的实现 第9章 构建电影详情页面 第10章 Form表单类组件与Map地图组件 第11章 扩展内容ES6在小程序中的使用与微信小程序后台账号配置 第12章 0.15.152900 版本重要API.功能讲解 微信小程序入门与实战 常用组…

Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理. 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming 项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理…

官网文档:<http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#a-quick-example> Spark Streaming提供的提供的理念是一个批次处理一定时间段内的数据,一批次处理接收到的这一批次的数据:而Structured Streaming提供的理念是使用DataFrame/DataSet方式接收流,这样的流是一个可以看做为一个无界的大表,可以持续输出统计结果,而统计结果也会跟随时间(流数据的流…

一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop采用HDFS进行数据存储,采用MapReduce进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构. 1.2 流处理 而流处理则是直接对运动中的数据的处理,在接收数据时直接计算数据. 大多数数据都是连续的流:传感器事件,网站上的用户活动,金融交易等等 ,所有这些数据都是随着时间的推移而创建的. 接收和发送数据流并执行应用…