前言 Ref: 一文读懂 Spark 和 Spark Streaming[简明扼要的概览] 在讲解 "流计算" 之前,先做一个简单的回顾,亲! 一.MapReduce 的问题所在 MapReduce 模型的诞生是大数据处理从无到有的飞跃.但随着技术的进步,对大数据处理的需求也变得越来越复杂,MapReduce 的问题也日渐凸显. 通常,我们将 MapReduce 的输入和输出数据保留在 HDFS 上,很多时候,复杂的 ETL.数据清洗等工作无法用一次 MapReduce 完成,所以需要…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

Spark小课堂Week2 Hello Streaming 我们是怎么进行数据处理的? 批量方式处理 目前最常采用的是批量方式处理,指非工作时间运行,定时或者事件触发.这种方式的好处是逻辑简单,不影响联机业务,但是性能不行. 理想方式 对于数据处理的问题,我们的最终理想解,应该是满足业务规则正确的情况下,实时的完成处理. 平衡点 理想方式难度比较高,批量方式往往又不给力,我们可以在批量方式和理想方式中间,找到一个平衡点,就是流处理. 流处理 我们的理想情况是当不断有数据进来,就不断的进行处理.…

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通…

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…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137969.html Spark配置 Spark属性 动态加载Spark属性 查看Spark属性 可用属性 大部分用于控制内部设置的属性都有合理的默认值.一部分最通用的选项设置如下: 应用程序属性 属性名称 默认值 含义 spark.app.name  (none)  应用程序名称.该参数的值会出现在UI和日志记录中. spar…

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…

引言:本文直接翻译自Spark官方网站首页 Lightning-fast cluster computing 从Spark官方网站给出的标题可以看出:Spark——像闪电一样快的集群计算 Apache Spark™ 是一个应用于大规模数据处理的快速且通用的引擎. 速度 Spark在内存中运行程序的速度比Hadoop MapReduce要快100多倍,在磁盘上则要快10多倍.它使用先进的DAG执行引擎来支持循环数据流和内存计算.   Logistic regression in Hadoop an…

一.官网介绍 1 什么是Spark 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于…

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args…

[From] https://blog.csdn.net/w405722907/article/details/77943331 Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2017年09月12日 11:35:27 阅读数:104 本教程由给力星出品,转载请注明. Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象.Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍.此外…

课程内容 Spark修炼之道(基础篇)--Linux基础(15讲).Akka分布式编程(8讲) Spark修炼之道(进阶篇)--Spark入门到精通(30讲) Spark修炼之道(实战篇)--Spark应用开发实战篇(20讲) Spark修炼之道(高级篇)--Spark源代码解析(50讲) 部分内容会在实际编写时动态调整.或补充.或删除. Spark修炼之道(基础篇)--Linux大数据开发基础(15讲). Linux大数据开发基础--第一节:Ubuntu Linux安装与介绍 Linux大数据…

spark是什么? spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点 但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中 从而不再需要读写HDFS 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好 那么到底性能比较好是体现在哪里呢 基于内存的处理是spark速度快的原因之一 还有一个…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(External Datasets) 4.3 RDD操作(RDD Opera…

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手…

在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用…

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic…

spark 2.1.1 最近spark任务(spark on yarn)有一个报错 Diagnostics: Container [pid=5901,containerID=container_1542879939729_30802_01_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB of 11 GB physical memory used; 12.2 GB of 23.1 GB virtual…

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS…

1 贴出完整日志信息 // :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hdp1/ // :: INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested MB per container) //…

由于Spark自己的调优guidance已经覆盖了很多很有价值的点,因此这里直接翻译一份过来.也作为一个积累. Spark 调优 (Tuning Spark) 由于大多数Spark计算任务是在内存中运行计算,任何集群中的资源限制都可能成为Spark程序的瓶颈,比如:CPU.网络.带宽.内存.通常情况下,如果内存能容纳所处理数据,主要的瓶颈则仅是网络带宽.但有些时候您也需要做一些调优,比如利用RDD序列化存储来降低内存消耗.本手册将会涵盖以下两个大点:数据序列化(对优化网络传输和降低内存开销有显著…

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia…

为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell…