package wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark01_WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //TODO 建立与spark的连接 val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppNam…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密 第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey…

.Net for Spark 实现WordCount应用及调试入坑详解 1.    概述 iNeuOS云端操作系统现在具备物联网.视图业务建模.机器学习的功能,但是缺少一个计算平台产品.最近在调研使用什么语言进行开发,并且研究实现的技术路线.iNeuOS全系使用C#/JS/CSS/PYTHON开发,所以优先选择C#实现计算平台的开发,当然也不排除使用scala和python等语言.最近微软发布.Net for Spark组件,与 .NET Standard 2.0 兼容,可以在 Linux.ma…

1. 创建maven 工程 2. 相关依赖和插件 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> </dependencies> <build&…

ENode框架Conference案例分析系列之 - 业务简介 ENode框架Conference案例分析系列之 - 上下文划分和领域建模 ENode框架Conference案例分析系列之 - 架构设计 ENode框架Conference案例分析系列之 - Quick Start ENode框架Conference案例分析系列之 - 复杂情况的读库更新设计 ENode框架Conference案例分析系列之 - 订单处理减库存的设计 ENode框架Conference案例分析系列之 - ENode…

Spark Streaming揭秘 Day9 从Receiver的设计到Spark框架的扩展 Receiver是SparkStreaming的输入数据来源,从对Receiver整个生命周期的设计,我们可以充分领略到Spark框架设计之巧妙,废话少说,让我们来看代码. 解决的问题 在开始之前,让我们先明确一个概念,就是Receiver于inputDStream之间的关系,从如下代码中,我们可以看到,receiver其实是由inputDStream映射得到的,也就是说Receiver和inputDS…

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? [sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src |   |--main |   |    |--scala…

ENode框架Conference案例分析系列之 - Quick Start 前言 前一篇文章介绍了Conference案例的架构设计,本篇文章开始介绍Conference案例的代码实现.由于代码比较多,一开始就全部介绍所有细节,估计很多人接受不了,也理解不了.所以,我先进行一次QuickStart的介绍,即选取某个简单典型的场景从前到后过一下每个环节.这样大家就能够快速对代码的重要关键环节有大概的理解.另外,我现在正在做ENode的官网,到时会像axon framework一样,介绍ENode…

本文并非最终版本,如果想要关注更新或更正的内容请关注文集,联系方式详见文末,如有疏忽和遗漏,欢迎指正. 本文相关目录: ================== 所属文集:[iOS]07 设备工具 ================== 7.4 定位服务->1.0 简介 7.4 定位服务->2.1.1 定位 - 官方框架CoreLocation: 请求用户授权 7.4 定位服务->2.1.2 定位 - 官方框架CoreLocation: CLLocationManager位置管理器 7.4 定…

一.引言 作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…

配置完spark之后,使用spark实现wordcount,这一部分完全参考<深入理解Spark:核心思想与源码分析> 依然使用hadoop wordcountTest的那几个txt文件 进入spark的bin目录,打开spark-shell spark-shell 在打开的scala命令行中依次输入以下几个语句: val lines = sc.textFile("/home/hadoop/scala-2.11.5/wordcountText/*.txt", 2) val…

问题导读: 1.什么是sbt? 2.sbt项目环境如何建立? 3.如何使用sbt编译打包scala? sbt介绍 sbt是一个代码编译工具,是scala界的mvn,可以编译scala,java等,需要java1.6以上. sbt项目环境建立 sbt编译需要固定的目录格式,并且需要联网,sbt会将依赖的jar包下载到用户home的.ivy2下面,目录结构如下: |--build.sbt |--lib |--project |--src | |--main | | |--scala | |--tes…

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l…

spark 例子wordcount topk 例子描述: [单词计算wordcount ] [词频排序topk] 单词计算在代码方便很简单,基本大体就三个步骤 拆分字符串 以需要进行记数的单位为K,自己拼个数字1为V,组成一个映射或者元组 分组(groupByKey) 词频排序 将分组后的数据进行排序 代码片段: /* 单词计算wordcount */ val input = Source.fromFile("E:/test.txt").getLines.toArray val wc…

一.Eclipse(scala IDE)开发local和cluster (一). 配置开发环境 要在本地安装好java和scala.  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的.推荐 2.10.4,java版本最好是1.8.所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配置好. 下载scala IDE for eclipse安装 连接:http://scala-ide.org/download/sdk.html  打开ide新建scala project  点击file…

MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0…

之前测试的一些spark案例都是采用离线处理,spark streaming的流处理一样可以运行经典的wordcount. 基本环境: spark-2.0.0 scala-2.11.0 IDEA-15.0.6 创建项目,贴上代码: package org.iie import org.apache.log4j.{Level,Logger} import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.…

Spark是一个类似Map-Reduce的集群计算框架,用于快速进行数据分析. 在这个应用中,我们以统计包含"the"字符的行数为案例,.为建立这个应用,我们使用 Spark 1.0.1, Scala 2.10.4 & sbt 0.14.0. 1). 运行 mkdir SimpleSparkProject. 2). 创建一个.sbt 文件,在目录 SimpleSparkProject/simple.sbt name := "Simple Project" v…

引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代"是机器学习最大的特点,因此很适合做机器学习. 得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,现在又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark能够翻译为火花).因此本文主要讲述了PySpark. 本文选自<全栈数据之门>. 全栈框架 Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代&qu…

在开发环境下实现第一个程序wordcount 1.下载和配置scala,注意不要下载2.13,在spark-core明确支持scala2.13前,使用2.12或者2.11比较好. https://www.scala-lang.org/download/ 2.windows环境下的scala配置,可选 3.开发工具IDEA环境设置,全局环境添加scala的sdk,注意scala的源码要手动下载和添加 4.在IDEA中新建MAVEN项目,添加scala框架支持 5.在MAVEN工程添加spark-c…

Conference架构概述 先贴一下Conference案例的在线地址,UI因为完全拿了微软的实现,所以都是英文的,以后我有空再改为中文的. Conference后台会议管理:http://www.enode.me/conference Conference前台预定座位:http://www.enode.me/registration ENode论坛开源案例:http://www.enode.me/post ENode开源项目地址:https://github.com/tangxuehua/e…

前言 前一篇文章介绍了Conference案例的架构设计,本篇文章开始介绍Conference案例的代码实现.由于代码比较多,一开始就全部介绍所有细节,估计很多人接受不了,也理解不了.所以,我先进行一次QuickStart的介绍,即选取某个简单典型的场景从前到后过一下每个环节.这样大家就能够快速对代码的重要关键环节有大概的理解.另外,我现在正在做ENode的官网,到时会像axon framework一样,介绍ENode框架本身.使用场景.性能数据.案例,以及论坛社区等功能: 本文打算选择Conf…

问题背景 Conference案例,是一个关于在线创建会议(类似QCon这种全球开发者大会).在线管理会议位置信息.在线预订某个会议的位置的,这样一个系统.具体可以看微软的这个项目的主页:http://cqrsjourney.github.io. 然后我们设计了一个Conference聚合根,对应领域中的会议这个领域概念.Conference聚合根下面,有一些位置信息SeatType.一个会议聚合根下面可以添加不同类型的位置,每种类型的位置可以指定数量以及价格.所以,Conference是聚合根…

前言 前面的文章,我介绍了Conference案例的业务.上下文划分.领域模型.架构,以及代码整体流程.接下来想针对案例中一些重要的场景,分别做进一步的分析.本文想先介绍一下Conference案例的核心业务场景 - 订单处理减库存的设计. 下单以及订单处理流程描述 下单过程 预订者浏览某个已发布的会议: 进入会议的详情页面,该页面显示了所有可预订的座位分类信息: 预订者选择好要预订的座位分类,录入每个分类的预定数量: 预订者点击提交按钮,提交下单请求到Server端: Server端订单处理过…

前言 Conference案例是使用ENode框架来开发的.之前我没有介绍过ENode框架是如何启动的,以及启动时要注意的一些点,估计很多人对ENode框架的初始化这一块感觉很复杂,一头雾水.所以,本文想简单介绍一下在做一个实际项目时,我们该如何初始化ENode. 使用ENode开发的项目的顶层宿主工程一般有两类:1)前台Web项目,它的职责就是发送命令:2)后台ProcessorHost项目,负责处理命令或事件: 这两类项目的初始化方式完全一样,只是Web项目可能需要多初始化Controlle…

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by loushsh on 2017/10/9. */object WordCount { def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf=new SparkConf() val sc=new SparkContext(conf) val line= sc.textFile(args(0)) val count=line.fl…

1.java版本(spark-2.1.0) package chavin.king; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.Pa…

1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包的依赖. 2:配置Maven的pom.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xm…

首先提一下spark rdd的五大核心特性: 1.rdd由一系列的分片组成,比如说128m一片,类似于hadoop中的split2.每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3.一系列的依赖,比如:rdda转换为rddb,rddb转换为rddc,那么rddc依赖于rddb,rddb依赖于rdda. lineage:保存了一些列的转换4.对于每个k-v的rdd可以指定一个partition,告诉它如何分区,常用分区规则有hash和range5.处理rdd split的数据在哪里,尽量在哪里做计算(移…