如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

Spark机器学习 1 在线学习 模型随着接收的新消息,不断更新自己:而不是像离线训练一次次重新训练. 2 Spark Streaming 离散化流(DStream) 输入源:Akka actors.消息队列.Flume.Kafka.-- http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 类群(lineage):应用到RDD上的转换算子和执行算子的集合 3 MLib+Streaming应用 3.0 build

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

1. socket消息发送 import java.net.ServerSocket import java.io.PrintWriter import scala.collection.mutable.ListBuffer import java.util.Random /** * Created by zzy on 8/28/15. */ /** * 模拟socket消息发送 */ object SparkSoketSender { def main(args: Array[String])

mesos集群部署参见上篇. 运行在mesos上面和 spark standalone模式的区别是: 1)stand alone 需要自己启动spark master 需要自己启动spark slaver(即工作的worker) 2)运行在mesos 启动mesos master 启动mesos slaver 启动spark的 ./sbin/start-mesos-dispatcher.sh -m mesos://127.0.0.1:5050 配置spark的可执行程序的路径(也就是mesos里

要获取什么样的数据? 我们要获取的数据,是指那些公开的,可以轻易地获取地数据.如果你有完整的数据集,肯定是极好的,但一般都很难通过还算正当的方式轻易获取.单就本系列文章要研究的实时招聘信息来讲,能获取最近一个月的相关信息,已是足矣. 如何获取数据? 爬虫,也是可以的,作为一个备选方案.但是,我注意到拉勾网本身的数据,是通过ajax请求更新的,所以批量获取变得更加简单.基于ajax请求来获取数据,方式有很多,这里我演示其中的自认为较为简单通用的一种: 使用 curl 模拟 ajax 请求获取数据.

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 在Spark源码走读系列之2中曾经提到Spark能以Standalone的方式来运行cluster,但没有对Application的提交与具体运行流程做详细的分析,本文就这些问题做一个比较详细的分析,并且对在standalone模式下如何实现HA进行讲解. 没有HA的Standalone运行模式 先从比较简单的说起,所谓的没有ha是指master节点没有ha. 组成cluster的两大元素即Master和Worker.slave worker可以有1到

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =

Spark小课堂Week3 FirstSparkApp 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); for (int i = 0; i < input.size(); i++) { System.out.print

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,

摘要:      Sprak Streaming属于Saprk API的扩展,支持实时数据流(live data streams)的可扩展,高吞吐(hight-throughput) 容错(fault-tolerant)的流处理.可以接受来自KafKa,Flume,ZeroMQ Kinesis  Twitter或TCP套接字的数据源,处理的结果数据可以存储到文件系统 数据库 现场dashboards等.   DStream编程模型 Dstream是Spark streaming中的高级抽象连续数

Spark入门实战系列--2.Spark编译与部署(上)--基础环境搭建   [注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用

Sometimes the aggregate functions provided by Spark are not adequate, so Spark has a provision of accepting custom user defined aggregate functions. Before diving into code lets first understand some of the methods of class UserDefinedAggregateFuncti

Spark摘说 Spark的环境搭建涉及三个部分,一是linux系统基础环境搭建,二是Hadoop集群安装,三是Spark集群安装.在这里,主要介绍Spark在Centos系统上的准备工作--linux系统基础环境搭建.这个主要包括: 运行环境说明:硬软件环境.集群网络环境.Linux使用工具(xshell和xftp) 样板机环境搭建:安装操作系统及创建hadoop用户.设置系统环境(机器名,IP地址,Host映射文件,关闭防火墙.SElinux).配置运行环境(更新OpenSSL--可选,修改

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理.Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度,可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理. MapReduce VS Spark MapReduce作为第一代大数据处理框

许多应用需要即时处理收到的数据,例如用来实时追踪页面访问统计的应用.训练机器学习模型的应用, 还有自动检测异常的应用.Spark Streaming 是 Spark 为这些应用而设计的模型.它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,这样就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. Spark Streaming 使用离散化流( discretized stream)作为抽象表示, 叫作 DStream. DStream 是随时间推移而收到的数据的序列.在内部,每个时间区间收到

package stream.scala import java.io.PrintWriter import java.net.ServerSocket class LoggerSimulation { } object LoggerSimulation{ /** * 生成一个字母 * @param 字母的下标 * @return 生成的字母 */ def gennerateContent(index:Int):String = { import scala.collection.mutable

写在前面 因为本地电脑没装flume,nginx各种.所以之前写Streaming程序的时候,都是打包了放到集群上跑.就算我在程序代码里不停地logger,调试起来也hin不方便. 于是本地写了两个程序,在intellj调试. 主要就是包括两个程序: 一个是GenerateChar.scala用来向某个指定端口,使用socket发消息: 另一个就是要测试的Streaming程序了. GenerateChar package com.wttttt.spark import java.io.Prin

Car Spark 题目连接: https://www.hackerrank.com/contests/ieeextreme-challenges/challenges/car-spark Description John is a computer programmer and is highly known for his achievements in his field. In addition to being a passionate software professional, h

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置hadoop2.9.0 HA 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十)安装hadoo