初步了解Spark生态系统及Spark Streaming

【初步了解Spark生态系统及Spark Streaming】的更多相关文章

初步了解Spark生态系统及Spark Streaming

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…

Spark 生态系统组件

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN…

Spark调优 | Spark Streaming 调优

Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略…

Spark 实践——基于 Spark Streaming 的实时日志分析系统

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…

Tachyon：Spark生态系统中的分布式内存文件系统

转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-25/2825056 摘要:Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spark可以更专注计算的本身, 以求通过更细的分工达到更高的执行效率. Tachyon是Spark生态系统内快速崛起的一个新项目. 本质上, Tachyon是个分布式的内存文件系统, 它在减轻Spark内存压力的同时,也赋予了Spark内存快速大量数据读写的能力.Tachyon把内存存储的功能从Spark中分离出来, 使Spar…

Spark学习之Spark Streaming（9）

Spark学习之Spark Streaming(9) 1. Spark Streaming允许用户使用一套和批处理非常接近的API来编写流式计算应用,这就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. 2. Spark Streaming使用离散化(discretized steam)作为抽象表示,叫做DStream.DStream是随时间推移而收到的数据的序列. 3. DSteam支持两种操作:转换操作(transformation),会生成一个新的DStream:另一种是输出操作(output op…