Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMPLabs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架. 由于 Spark 基于内存设计,使得它拥有比 Hadoop 更高的性能(极端情况下可以达到 100x),并且对多语言(Scala.Java.Python)提供支持. 其一栈式设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少,而且其提供了很好的容错解决方案 业务场景 我们每天都有来自全国各地的天然气购气数据,并根据用户的充气,退气,核销等实时计算分析的是用户订单数数据,由于数据量比较大,单台机器处理已

背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

一.数据处理原理剖析 每隔我们设置的batch interval 的time,就去找ReceiverTracker,将其中的,从上次划分batch的时间,到目前为止的这个batch interval time间隔内的block封装为一个batch; 其次,会将这个batch中的数据,去创建为一个初始的RDD,一个batch内,在这段时间封装了几个block,就代表这个batch对应的RDD内会有几个partition; 这个batch对应的RDD的partition决定了数据处理阶段的并行度,这

SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库.Json数据.Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch:6.4.1 Kibana:6.4.1 elasticsearch-spa

-- 默认情况下,SparkContext对象在spark-shell启动时用namesc初始化.使用以下命令创建SQLContext. val sqlcontext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) -- employee.json-将此文件放在currentscala>指针所在的目录中. { {"id" : "", "name" : "satish", "a

写在前面 前段时间在实时获取SQLServer数据库变化时候,整个过程可谓是坎坷.然后就想在这里记录一下. 本文的技术栈: Debezium SQL Server Source Connector+Kafka+Spark+MySQL ps:后面应该会将数据放到Kudu上. 然后主要记录一下,整个组件使用和组件对接过程中一些注意点和坑. 开始吧 在处理实时数据时,需要即时地获得数据库表中数据的变化,然后将数据变化发送到Kafka中.不同的数据库有不同的组件进行处理. 常见的MySQL数据库,就有比

全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅:SQL处理Shark和Spark SQL.流式处理Spark Streaming.图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 内容简介 书籍计算机书籍 <Spark大数据处理技术>以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及S

原文地址:http://blog.jobbole.com/?p=89446 我是在2013年底第一次听说Spark,当时我对Scala很感兴趣,而Spark就是使用Scala编写的.一段时间之后,我做了一个有趣的数据科学项目,它试着去 预测在泰坦尼克号上幸存.对于进一步了解Spark内容和编程来说,这被证明是一个很好的方式.对于任何有追求的.正在思考如何着手的Spark开发人员,我都非常推荐这个项目. 今天,Spark已经被很多巨头使用,包括Amazon.eBay以及Yahoo!.很多组织都在拥

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

1,看您有维护博客,还利用业余时间著书,在技术输出.自我提升以及本职工作的时间利用上您有没有什么心得和大家分享?(也可以包含一些您写书的小故事.)回答:在工作之余能够写博客.著书主要对技术的坚持和热爱.自己平时除了工作时间回到家还得陪家人,用于自己学习的时间并不算多,自己每天在上下班的班车会看自己感兴趣的书或者视频,一天下来大概有一个多小时,在下班后会抽出两个多小时动手做实验或者写博客,当然节假日会有更多的时间用于学习和写东西.回顾自己写博客和写书的过程,开始的时候和大家一样都是很痛苦,有时候很

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

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

开篇:spark各种库,sparksql,sparkmachicelearning,等这么多库底层都是封装的RDD.意味着 1:RDD本身提供了通用的抽象, 2:spark现在有5个子框架,sql,Streaming,流式处理,机器学习,图计算,sparkR.可以根据具体领域的内容建模,建第6个库,第7个库.必须掌握spark的这个通用抽象基石-RDD. 1:RDD,基于工作集的分布式函数编程的应用抽象.MapReduce是基于数据集的.他们的共同特征是位置感知,容错和负载均衡是数据集和工作集都

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

写这篇小总结是因为前段时间是自己业余时间对Spark相关进行了些探索,接下来可能有别的同事一起加入,且会去借用一些别的服务器资源,希望可以借此理下思路. 实践Spark的原因 在之前Spark简介及安装的文章前面,介绍了Spark在大数据处理领域的一个定位,以及AMP实验室构建的生态圈,总之我定义Spark为一个值得研究的东西,包括他的实现语言Scala,底层的资源管理Mesos/YARN.对于Spark的实践,我理了下思路,大致有以下几个阶段: 1.看paper,官网等网上的资源介绍,了解熟悉