import org.apache.spark.storage.StorageLevel // 数据持久缓存到内存中//data.cache()data.persist() // 设置缓存级别data.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)    // 清除缓存data.unpersist//data.unpersist(blocking=true) 级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 MEMORY_ONLY 高 低 是 否 MEMORY_ONL

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

[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])

文章发自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170156.html  转发请注明 如何做集成,其实特别简单,网上其实就是教程. http://blog.csdn.net/fighting_one_piece/article/details/40667035  看这里就成. 我用的是第一种集成..   做的时候,出现了各种问题.    大概从从2014.12.17 早晨5点搞到2014.12.17晚上18点30   总结起来其实很简单,但做的时候搞了许久啊啊啊!

场景:使用Spark Streaming接收Kafka发送过来的数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: Kafka发送过来的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab zhangsan lisi wangwu zhaoliu MySQL的表city结构为:id int, name varchar bj sz sh 本案例的结果为:select s.id, s.name, s.cityId, c.name from student s join city c on s.city

最近在学习spark的相关知识, 重点在看spark streaming 和spark mllib相关的内容. 关于spark的配置: http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/ 这篇博客写的很全面:http://www.liuhaihua.cn/archives/134765.html spark streaming: 是spark系统中处理流数据的分布式流处理框架,能够以最低500ms的时间间隔对流数据进行处理,延迟大概1s左右, 是一

在这里看到的解决方法 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-1729 请是个人理解,有问题请大家留言. 其实本身flume是不支持像KAFKA一样的发布/订阅功能的,也就是说无法让spark去flume拉取数据,所以老外就想了个取巧的办法. 在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的,那么就让就自定义sinks进行自监听,然后使sparkstreaming先和sinks连接在一起, 让streaming来决定是否拿数据及拿数据的频

有两种方式,一种是sparkstreaming中的driver起监听,flume来推数据:另一种是sparkstreaming按照时间策略轮训的向flume拉数据. 最开始我以为只有第一种方法,但是尼玛问题在于driver起来的结点是没谱的,所以每次我重启streaming后发现尼玛每次都要修改flume的sinks,蛋疼死了,后来才发现有后面的方法,好吧,把不同的方法代码写出来,其实变化不大.(代码转自官方的githup) 第一种,监听端口: package org.apache.spark.

之前测试的一些spark案例都是采用离线处理,spark streaming的流处理一样可以运行经典的wordcount. 基本环境: spark-2.0.0 scala-2.11.0 IDEA-15.0.6 创建项目,贴上代码: package org.iie import org.apache.log4j.{Level,Logger} import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.

spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallelize(List() val

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

Spark集群术语解析 1. Application Application是用户在Spark上构建(编写)的程序,包含driver program 和executors(分布在集群中多个节点上运行的Executor代码). 2. SparkContext Spark的上下文对象,是程序的起点,通往集群的入口(与cluster进行连接),通过其可以创建RDD(获取数据),在其中配置的参数拥有最高优先级.在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通行,进行资源的申请

集群环境:一主三从,Spark为Spark On YARN模式 Spark导入hbase数据方式有多种 1.少量数据:直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以 2.导入的数据量比较大,那就需要先生成hfile文件,在把hfile文件加载到hbase里面 下面主要介绍第二种方法: 该方法主要使用spark Java API的两个方法: 1.textFile:将本地文件或者HDFS文件转换成RDD 2.flatMapToPair:将每行数据的所有key-value对象合并成Iterator

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD).RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.RDD基础 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭

spark 2.1.1 spark应用中有一些task非常慢,持续10个小时,有一个task日志如下: 2019-01-24 21:38:56,024 [dispatcher-event-loop-22] INFO org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - Got assigned task 40312019-01-24 21:38:56,024 [Executor task launch worker for task 4

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

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD Resilient distributed dataset(RDD),which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel RDD——弹性分布式数据集,分布在集群的各个结点上具有容错性

----本节内容------- 1.遗留问题答疑 1.1 典型问题解答 1.2 知识点回顾 2.Spark编程基础 2.1 Spark开发四部曲 2.2 RDD典型实例 2.3 非RDD典型实例 3.问题解答 4.参考资料 --------------------- 每一次答疑阶段,我都会站在老师的角度去思考一下,如果是我,我应该怎么回答,每每如此,不禁吓出一身冷汗.有些问题看答案确实挺容易的,但当自己作为一个答疑者去思考,可能不一样,因为快速确认一个答案的同时,你得否认很多的东西,脑海里闪过很

1. 安装flume flume安装,解压后修改flume_env.sh配置文件,指定java_home即可. cp hdfs jar包到flume lib目录下(否则无法抽取数据到hdfs上): $ cp /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar /opt/cdh-5.3.6/flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/lib/ 2. spark stream