转载自:http://lxw1234.com/archives/2016/10/772.htm Spark2.0新增了Structured Streaming,它是基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL).Structured Streaming顾名思义,它将数据源和计算结果都映射成一张”结构化”的表,在计算的时候以结构化的方式去操作数据流,大大方便和提高了数据开发的效率. Spark2.0之前,…

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…

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…

近日,在Spark开源十周年之际,Spark3.0发布了,这个版本大家也是期盼已久.登录Spark官网,最新的版本已经是3.0.而且不出意外,对于Structured Streaming进行了再一次的加强,这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争,恐怕会愈演愈烈. Spark 3.0 主要的新特性如下: 相比于Spark2.4,性能提升了2倍,主要体现在自适应查询执行,动态分区修剪等方面. Pandas API改动,包括Python类型的提示和UDF函数. 对于PySpark的异常处理进行…

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…

Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Dataset…

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"…

目录 前言 升级spark到2.0 将geotrellis最新版部署到spark2.0(CDH) 总结 一.前言        事情总是变化这么快,前面刚写了一篇博客介绍如何将geotrellis移植导CDH中(见geotrellis使用(二十四)将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑),刚各种折腾几天,就又跑不起来了,查找一番,发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的,所以不得不赶紧再救火.原来是最新版以及以后的版本geotrellis都不再支持spark2.0以下版…

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   …

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa…