一.Spark的特点 Spark特性 Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌(Shuffle)方式,将MapReduce提升到一个更高的层次.利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍. Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤.Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力,除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型. Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘,当需要多次处理同一数据集时,…

一.Spark核心概念-RDD RDD是弹性分布式数据集,一个RDD由多个partition构成,一个partition对应一个task.RDD的操作分为两种:Trasformation(把一个RDD转换为另外一个RDD),Action(通过RDD计算得带一个或一组值) 二.Spark组件 Driver Programe:运行main函数和创建sparkContext的处理程序(parkContext是Spark程序所有功能的唯一入口,它核心作用: 初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件,…

Spark 入门 目录 一. 1. 2. 3. 二. 三. 1. 2. 3. (1) (2) (3) 4. 5. 四. 1. 2. 3. 4. 5. 五.         Spark Shell使用 1. 2. 六.         运行WordCount Demo 1. 2. 3. 七.         Spark TopKey Demo 八. 1. 2. 一. Spark功能和优势 1.        Spark功能 Spark类似于MapReduce,是另一种分布式计算框架,由于MapRe…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala…

原文地址:http://blog.jobbole.com/?p=89446 我是在2013年底第一次听说Spark,当时我对Scala很感兴趣,而Spark就是使用Scala编写的.一段时间之后,我做了一个有趣的数据科学项目,它试着去 预测在泰坦尼克号上幸存.对于进一步了解Spark内容和编程来说,这被证明是一个很好的方式.对于任何有追求的.正在思考如何着手的Spark开发人员,我都非常推荐这个项目. 今天,Spark已经被很多巨头使用,包括Amazon.eBay以及Yahoo!.很多组织都在拥…

使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/ 1.    spark是什么? 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的通用并行框架.一般配合hadoop使用,可以增强hadoop的计算性能. 2.    Spark的优点有哪些? Sp…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Hadooop 1.1 搭建环境 1.1.1 安装并设置maven 1. 下载maven安装包,建议安装3.0以上版本,本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包,下载地址如下 http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/ 2. 使用ssh工具把maven包上传到/home/hadoop/upload目录 3. 解压缩apache-maven…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .编译Spark .时间不一样,SBT是白天编译,Maven是深夜进行的,获取依赖包速度不同 2.maven下载大文件是多线程进行,而SBT是单进程),Maven编译成功前后花了3.4个小时. 1.1 编译Spark(SBT) 1.1.1 安装git并编译安装 1.  从如下地址下载git安装包 http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm http…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive操作演示 1.1 内部表 1.1.1 创建表并加载数据 第一步   启动HDFS.YARN和Hive,启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步   创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法,所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符.…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1 1.2 机器网络…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

作为一名程序员通病就是不安分,对业界的技术总要折腾一番,哪怕在最终实际工作中应用到的就那么一点.最近自己准备入门Storm学习,关于流式大数据框架目前比较流行的有Spark和Storm等,在入门之前,先对两种框架做个基本的对比,便于后期学习中更加深入的理解各自的应用场景以及优劣.关于Storm和Spark的对比主要从网络和书本搜索得到,基本比较如下: 对比方面 Storm Spark Streaming 是否实时模型 纯实时 准实时 实时计算延时度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持且…

本篇PPT是我在公司内部进行Spark入门的分享,内容包含了Spark基本概念.原理.Streaming.SparkSQL等内容,现在分享出来. 下载请点击这里…

#Spark入门#这个系列课程,是综合于我从2017年3月分到今年7月份为止学习并使用Spark的使用心得感悟,暂定于每周更新,以后可能会上传讲课视频和PPT,目前先在博客园把稿子打好.注意:这只是一个草稿,里面关于知识的误解还请各大网友监督,我们互相进步.总而言之,网络上的知识学会断舍离,学会带着辩证的眼光去学习就能进步. 谈到Spark,实际上从16年本科实习的时候就已经开始接触,那个时候是从Pig入门大数据Hadoop的,有兴趣的朋友可以看Hadoop家族之Pig入门:当时大家基本都在使用…

一.概述 1.什么是spark 从官网http://spark.apache.org/可以得知: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有: Speed:快如闪电(HADOOP的100倍+) Easy to Use:Scala——Perfect.Python——Nice.Java——Ugly.R Generality:Spark内核上可以跑Spark SQL.Spark S…

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy…

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy…

看到一篇不错的 spark 入门教程的合集,在此记录一下 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.html…