1.简介 最近在摸索利用sparkstreaming从kafka中准实时的读取数据,并将在读取的过程中,可以做一个简单的分析,最后将分析结果写入hbase中. 2.出现的问题 (1)将从kafka中读取数据的程序打包到服务器上运行,发现需要用kafka相关的包,因此采用assembly的方法打包即可. (2)运行 spark-submit  --class "com.yiban.datacenter.MyDataCollection.KafkaToHbase" --master loc…

要完整去学习spark源码是一件非常不容易的事情,但是咱可以积少成多嘛~那么,Spark Streaming是怎么搞的呢? 本质上,SparkStreaming接收实时输入数据流并将它们按批次划分,然后交给Spark引擎处理生成按照批次划分的结果流: SparkStreaming提供了表示连续数据流的.高度抽象的被称为离散流的Dstream,可以使用kafka.Flume和Kiness这些数据源的输入数据流创建Dstream,也可以在其他Dstream上使用map.reduce.join.win…

文章发自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4204104.html ,转载请注明 我发现太多太多的坑要趟了… 向yarn提交sparkstreaming了,提交脚本如下,使用的是yarn-client spark-submit --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 1 --num-executors 3 --class com.yhx.sensor.sparkstreaming.Logi…

createStream那几个参数折腾了我好久..网上都是一带而过,最终才搞懂..关于sparkStreaming的还是太少,最终尝试成功... 首先启动zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 启动kafka bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & 创建一个topic ./kafka-topics.sh --create…

看书大概了解了下Streaming的原理,但是木有动过手啊...万事开头难啊,一个wordcount 2小时怎么都运行不出结果.是我太蠢了,好了言归正传. SparkStreaming是一个批处理的流式计算框架,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景(比如,你用streaming将实时数据读入处理,再使用sparkSQL提取历史数据,与之关联处理).Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD,使用RDD操作处理每一块数据,没块数据都会生成一个spark JOB进行处理,…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考 Job是SparkStreaming的重要基础,今天让我们深入,进行一些思考. Job是什么? 首先,有个挺重要的概念要区分下,就是SparkStreaming中的Job和Spark core的Job并不相同,可以认为SparkStreaming中的Job是一个应用程序,不同于Spark core中的Job. 从Job的的定义来看,类似于一个Java Bean,核心是其run方法,相当于Java中线…

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar…

概述 Word2vec是一款由谷歌发布开源的自然语言处理算法,其目的是把words转换成vectors,从而可以用数学的方法来分析words之间的关系.Spark其该算法进行了封装,并在mllib中实现. 整体流程是spark离线训练模型,可以是1小时1训练也可以1天1训练,根据具体业务来判断,sparkstreaming在线分析. 由于历史问题,spark还在用1.5.0,接口上和2.1还是有点区别,大概看了下文档,流程上差不多 spark离线训练 如下代码,通过word2vec训练出一个模型…

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea…

本文将展示 1.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行过滤: 2.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行wordcount: 内容如下: 1.使用maven,先解决pom依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1…

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2…

SparkStreaming动态读取配置文件 标签: SparkStreaming HDFS 配置文件 MySql 需求 要实现SparkStreaming在流处理过程中能动态的获取到配置文件的改变 并且能在不重启应用的情况下更新配置 配置文件大概一个月改动一次,所以不能太耗性能 为什么需要动态读取配置文件? 在之前的项目中一直使用的读配置文件的模式是在应用启动阶段一次性读取配置文件并获取到其中的全部配置内容.并且,在程序运行过程中这些配置不能被改变,如果需要改变,则需要重新打包发布应用. 在代…

一.前述 SparkStreaming中的算子分为两类,一类是Transformation类算子,一类是OutPutOperator类算子. Transformation类算子updateStateByKey,reduceByKeyAndWindow,transform OutPutOperator类算子print,foreachRDD,saveAsTextFile 本文讲解OutPutOperator类算子. 二.具体 1.foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD,对拿到…

基于spark-streaming实时推荐系统(一) 基于spark-streaming实时推荐系统( 二) 基于spark-streaming实时推荐系统(三)…

Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作DStream.DStream…

SparkStreaming+Kafka整合 1.需求 使用SparkStreaming,并且结合Kafka,获取实时道路交通拥堵情况信息. 2.目的 对监控点平均车速进行监控,可以实时获取交通拥堵情况信息.相关部门可以对交通拥堵情况采取措施. e.g.1.通过广播方式,让司机改道. 2.通过实时交通拥堵情况数据,反映在一些APP上面,形成实时交通拥堵情况地图,方便用户查询. 3.架构 1.客户端产生数据,并且把数据发送到Kafka集群的spark-real-time-vehicle-log的t…

一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式    原理图:  receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储…

一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.receiver模式 1.receiver模式理解在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver t…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.output operation算子1.foreachRDD:必须对抽取出来的RDD执行action类算子,代码才能执行. (1.1)foreachRDD可以拿到DStream中的RDD (1.2)foreachRDD call方法内,拿到的RDD的算子外的代码在Driver端执行.可…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkStreaming简介SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子…

1.实时插入mysql时遇到的问题,使用的updateStaeBykey有状态的算子 必须设置checkpoint  如果报错直接删掉checkpoint 在创建的时候自己保存偏移量即可 再次启动时读取正确偏移量就行了 管他checkpoint  无关的事了 实时插入时有个问题是怎么进行mysql的数据覆盖 掉一批次的值: 1.使用局部更新的sql : insert into area_user_amt (date,country,provence,amt) values('${datekey}…

一.Spark Streaming的介绍 1.       流处理 流式处理(Stream Processing).流式处理就是指源源不断的数据流过系统时,系统能够不停地连续计算.所以流式处理没有什么严格的时间限制,数据从进入系统到出来结果可能是需要一段时间.然而流式处理唯一的限制是系统长期来看的输出速率应当快于或至少等于输入速率.否则的话,数据岂不是会在系统中越积越多(不然数据哪去了)?如此,不管处理时是在内存.闪存还是硬盘,早晚都会空间耗尽的.就像雪崩效应,系统越来越慢,数据越积越多. 2.…

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2…

话不多说,可以看上篇博文,关于offset存储到zookeeper https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 本篇博文主要告诉你如何将offset写到Hbase做存储: 最后存储到Hbase的展现形式: testDirect:co:1552667595000 column=info:0, timestamp=1552667594784, value=66 testDirect:co:1552667595000 column=info:1, ti…

参考上篇博文:https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 同样的逻辑,不同的封装 package offsetInZookeeper /** * Created by angel */ import java.lang.Object import kafka.utils.{ZKGroupTopicDirs, ZkUtils} import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerRecord, Kaf…

版本声明: kafka:1.0.1 spark:2.1.0 注意:在使用过程中可能会出现servlet版本不兼容的问题,因此在导入maven的pom文件的时候,需要做适当的排除操作 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2…