SparkStreaming SparkStreaming是一种微批处理,准实时的流式框架.数据来源包括:Kafka, Flume,TCP sockets,Twitter,ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别: SparkStreaming微批处理数据,storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构:采用recevier task持续拉取数…

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.…

前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据,大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域,实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式,假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mysql 1.说明 数据表如下: create database test; use test; DROP TABLE IF EXISTS car_gps; CREATE TABLE IF NOT EXISTS ca…

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

提到大数据,就不得不提到Hadoop,提到Hadoop,就不得不提到Google公布的3篇研究论文:GFS.MapReduce.BigTable,Google确实是一家伟大的公司,开启了全球的大数据时代, 在<后谷歌时代:大数据的没落与区块链经济的崛起>中如此说道: googol一词的意思是10的100次方--一个大到不可思议的数字. ... 随着岁月的流逝,谷歌几乎数字化了世界上所有可以获取的图书(2005),数字化了世界语言这个大织锦挂毯上的所有语言及其翻译(2010),数字化了这个星球的…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

Spark MLlib进行example测试的时候,总是编译不通过,报少包<Spark MLlib NoClassDefFoundError: org/apache/spark/ml/param/Param>,但是代码没有报错,也能够跳转过去,我重新Maven刷过,程序还是启不来.后来观察到pom.xml中mllib是‘provided’的,去掉就好了. 原因就是provided是表示所在容器是包含这个包的,只会作用在编译.测试阶段:而默认的compile则是在编译.测试.运行阶段都需要的.…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取…