应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一…
一.介绍 1.sparkStreaming是核心模块Spark API的扩展,具有可伸缩,高吞吐量以及容错的实时数据流处理等.数据可以从许多来源(如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字)中获取.并且可以使用以高级函数表示的复杂算法进行处理map,例如reduce,join和window.最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时仪表盘.[DStresam]:离散流,连续的RDD序列.准实时计算,以batch处理作业. 2.在内部,它的工作原理如下.Spark Stream…
目录 一. SparkStreaming简介 1. 相关术语 2. SparkStreaming概念 3. SparkStreaming架构 4. 背压机制 二. Dstream入门 1. WordCount案例实操 2. WordCount解析 3. web UI 注意 三. Dstream创建 1. RDD队列(测试使用) 2. 自定义数据源 3. Kafka直连 案例 实现数据零丢失 四. DStream转化 (API) 无状态转化 Transform 双流 join 有状态转化(重要)…
[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…
每个公司想要进行数据分析或数据挖掘,收集日志.ETL都是第一步的,今天就讲一下如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中,并附上完整实战代码 1. 整体架构 思考一下,正常情况下我们会如何收集并分析日志呢? 首先,业务日志会通过Nginx(或者其他方式,我们是使用Nginx写入日志)每分钟写入到磁盘中,现在我们想要使用Spark分析日志,就需要先将磁盘中的文件上传到HDFS上,然后Spark处理,最后存入Hive表中,如图所示: 我们之前就是使用这种方式…
1,flume所在的节点不和spark同一个集群  v50和 10-15节点 flume在v50里面 flume-agent.conf spark是开的work节点,就是单点计算节点,不涉及到master发送管理 只是用到了sparkStreming的实时功能 开启的是spark-shell不是spark-submit 提交jar的形式,提交jar的形式还需要后面研究下 如下  在结算节点下 和flume的jar包要在各个节点上的spark 都要放入:bin/spark-shell \--jar…
[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…
简介 Spark的 RDD.DataFrame 和 SparkSQL的性能比较. 2方面的比较 单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出 使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题,对比性能. Using RDD’s Using DataFrames Using SparkSQL 数据源 在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录 每条记录11个字段 总大小 1.4 GB 实验环境 HDP 2.4 Hadoop version 2.7 Spark 1.6 HD…
一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami…