Accumulator.scala  (Since version 2.0.0) use AccumulatorV2 import org.apache.spark.util._ val accum=new DoubleAccumulator() Array(1, 2, 3, 4).foreach(x => accum.add(x)) accum.value res4: Double = 10.0 accum.avg res5: Double = 2.5 accum.count res6: Lo

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

  第1章 Spark 整体概述 1.1 整体概念   Apache Spark 是一个开源的通用集群计算系统,它提供了 High-level 编程 API,支持 Scala.Java 和 Python 三种编程语言.Spark 内核使用 Scala 语言编写,通过基于 Scala 的函数式编程特性,在不同的计算层面进行抽象,代码设计非常优秀. 1.2 RDD 抽象   RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,它是对分布式数据集的一种内存抽象,通

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

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(

Spark小课堂Week3 FirstSparkApp(代码优化) RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.get

SPARK Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好 地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用

累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数. Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器.下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster(&q

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文

概述     Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂.    在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce:而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算.在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O.所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低.Spark也会有自己的shuffle实现过程.   spark中的shu

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负

一.累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量. 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值,Task端进行的是累加操作. 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到,在创建时应该尽量为其命名,下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值. 示例代码: p

一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Dr

一 .概述 我们知道Spark Shuffle机制总共有三种: 1.未优化的Hash Shuffle:每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件,总的文件数是S * R,不仅文件数量很多,造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大,GC频繁,经常出现OOM. 2.优化后Hash Shuffle:改进后的Shuffle,启用consolidation机制,Executor每一个core上的ShuffleMapTask共享文件,减少文件数目,比如Exe

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

预览 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,支持高扩展,高吞吐量,实时数据流的容错流处理.数据可以从Kafka,Flume或TCP socket等许多来源获取,并且可以使用复杂的算法进行处理(比如map,reduce,join,window等高级函数).最终,处理的结果数据可以推送到文件系统,数据库或实时仪表盘上.           在内部,它的工作原理如下图.Spark Streaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,进而批量生成最终结果流

  Spark集群 一组计算机的集合,每个计算机节点作为独立的计算资源,又可以虚拟出多个具备计算能力的虚拟机,这些虚拟机是集群中的计算单元.Spark的核心模块专注于调度和管理虚拟机之上分布式计算任务的执行,集群中的计算资源则交给Cluster Manager这个角色来管理,Cluster Manager可以为自带的Standalone.或第三方的Yarn和Mesos.Cluster Manager一般采用Master-Slave结构.以Yarn为例,部署ResourceManager服务的节点

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst