文章来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/spark-streaming-bidding 来自于Sharethrough的数据基础设施工程师Russell Cardullo和Michael Ruggiero最近在Cloudera博客上投递了一篇博文,分享了他们是如何使用Spark Streaming解决复杂的实时问题的.下面是博文的具体内容,如果您想查看英文原文,可以点击这里. Sharethrough是一家从事视频广告业务的初创公司,在过去的三年中(…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型…

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事…

某人,并未提他的名字,是因为看的视频是1年前的,视频里他吹得厉害.我看视频时,查了一下他在视频里说的要做到的东西,结果上网一查,就看到了很多人说他骗了钱后,就不管交了学费的人了.真假无从查起.但是无风不起浪.也真没查到他说的要做出来的东西发布出来.所以这里不那人的名字了.只把他说的知识拿过来,做些笔记. 一.Batch中Task处理时间大 Spark Streaming 的处理模式是按照 Batch Duration 进行 Micro Batch Computation 的,且如果上一批数据没有…

notebook方式运行spark程序是一种比较agile的方式,一方面可以体验像spark-shell那样repl的便捷,同时可以借助notebook的作图能力实现快速数据可视化,非常方便快速验证和demo.notebook有两种选择,一种是ipython notebook,主要针对pyspark:另一种是zeppelin,可以执行scala spark,pyspark以及其它执行引擎,包括hive等.比较而言,ipython notebook的可视化能力更强,zeppelin的功能更强.这里…

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录…

背景 Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据,并作为消息缓冲组件为上游实时计算框架提供可靠数据支撑,Spark 1.3版本后支持两种整合Kafka机制(Receiver-based Approach 和 Direct Approach),具体细节请参考文章最后官方文档链接,数据存储使用HBase 实现思路 实现Kafka消息生产者模拟器 Spark Streaming采用Direct Approach方式实时获取Kafka中数据 Spark Streaming对数据…

(注:运行环境是Ubuntu16, pycharm) 1. 按时段统计:获取scoket端口传输的数据(英文数据即可,方便分词),统计各个时间段内每个单词出现的次数(每个时间段都分别统计,需要使用的关键的DStream成员函数:flatMap, map, reduceByKey). checkpoint是设置检查点,实时统计不需设置,累加统计时需要. 运行结果: 打开terminal ,输入 :nc -lp 9999   回车   (9999是端口号,可以是随意的数字,但是要与第5行代码设置的端…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea…

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流…

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些…

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时…

原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案. 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处…

转自:http://www.csdn.net/article/2014-01-28/2818282-Spark-Streaming-big-data 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式…

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补…

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小…

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信…

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming.Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展,支持连续的数据流处理. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流(streaming)?数据流是连续到达的无穷序列.流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是Spark API核心的扩展,可实现实时数据的快…

spark Streaming的入门 1.概述 spark streaming 是spark core api的一个扩展,可实现实时数据的可扩展,高吞吐量,容错流处理. 从上图可以看出,数据可以有很多来源,如kafka,flume,Twitter,HDFS/S3,Kinesis用的比较少:这些采集回来的数据可以使用以高级的函数(map,reduce等)表达的复杂算法进行处理,经过sparkstreaming框架处理后的数据可以推送到文件系统,数据板或是实时仪表板上:除此之外,我们还可以在数据流上…

0. 说明 Spark Streaming 介绍 && 在 IDEA 中编写 Spark Streaming 程序 1. Spark Streaming 介绍 Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展,针对实时数据流计算,具有可伸缩性.高吞吐量.自动容错机制的特点. 数据源可以来自于多种方式,例如 Kafka.Flume 等等. 使用类似于 RDD 的高级算子进行复杂计算,像 map .reduce .join 和 window 等等. 最后,处理的数据推送…

https://mp.weixin.qq.com/s/bGXhC9hvDj4lzK7wYYHGDg 目前,我们使用Filebeat监控日志产生的目录,收集产生的日志,打到logstash集群,接入kafka的topic,再由Spark Streaming 进行实时解析,将解析的结果打入Redis缓存,供后续统计查询使用.…

实时计算介绍 Spark Streaming, 其实就是一种Spark提供的, 对于大数据, 进行实时计算的一种框架. 它的底层, 其实, 也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型, 还是基于内存的大数据实时计算模型. 而且, 它的底层的组件或者叫做概念, 其实还是最核心的RDD.     针对实时计算的特点, 在RDD之上, 进行了一层封装, 叫做DStream. 其实, 学过了Spark SQL之后, 你理解这种封装就容易了. 之前学习Spark SQL是不是也是发现,…

Spark Streaming与Storm都可以做实时计算,那么在做技术选型的时候到底应该选择哪个呢?通过下图可以从计算模型.计算延迟.吞吐量.事物.容错性.动态并行度等方方面进行对比. 对比点     Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据处理一条 准实时,对一个时间段内的数据收集起来作为一个RDD,再处理 实时计算迟度         毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事物机制 支持完善 支持,但不够完善 健壮性/容错性 Zookeeper,Acker,非常…

文章大纲 一.Hadoop是什么二.storm是什么三.Spark Streaming是什么四.Spark与storm比较五.参考文章   一.Hadoop是什么 1. 简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储.[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部…