MONGODB SPARK CONNECTOR 测试数据量: 测试结果: 116万数据通过4个表的join,从SQL Server查出,耗时1分多.MongoSparkConnector插入平均耗时:3分30秒. 总计耗时4分半-5分钟.

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘

MongoDB上海的活动已经结束快1个月了,我们再来回顾一下TJ在大会上进行的精彩分享吧~ MongoDB + Spark: 完整的大数据计算解决方案. Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之

mongo-spark-读取不同的库数据和写入不同的库中 package com.example.app import com.mongodb.spark.config.{ReadConfig, WriteConfig} import com.mongodb.spark.sql._ object App { def main(args: Array[String]): Unit = { val MongoUri1 = args(0).toString val MongoUri2 = args(1

启动hadoop cd /usr/local/hadoop/hadoop $hadoop namenode -format # 启动前格式化namenode $./sbin/start-all.sh 检查是否启动成功 [hadoop@hadoop1 hadoop]$ jps 16855 NodeManager 16999 Jps 16090 NameNode 16570 ResourceManager 16396 SecondaryNameNode [hadoop@hadoop1 hadoop]

性能优化事项 http://www.mongoing.com/wp-content/uploads/2016/08/MDBSH2016/TJ_MongoDB+Spark.pdf MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案 | MongoDB中文社区 http://www.mongoing.com/tj/mongodb_shanghai_spark 性能优化事项 使用合适的chunksize (MB)Total data size / chunksize = chunks = RDD

https://blog.csdn.net/nihaoxiaocui/article/details/95060906 https://xuexiyuan.cn/article/detail/173.html from etlsdk.lib.datasources.datasource_factory import DatasourceFactory from data_pipeline.df_transform.transform import DataframeTransform from

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

项目需要简单搭建openfire/spark/asmack的环境及程序demo,本文简单记录以免遗忘. 1.openfire/spark 是java编写的xmpp服务器及PC客户端,安装过程相当简单一直next:需要注意的是openfire中配置的域名,后续会作为客户端接入的地址,可以配置成你的局域网IP. 2.asmack是android下的smack报,即一个XMPP协议栈的客户端版本,记录如下: 应用启动后简历一个xmpp连接 con = new XMPPConnection("192.1

[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

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

本文翻自官方博客,略有添加:https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide Spark发指南 从高的面看,其实每一个Spark的用,都是一个Driver类,通运行用户定义的main函,在集群上行各种并发操作和算 Spark提供的最主要的抽象,是一个性分布式据集(RDD),它是一种特殊集合,可以分布在集群的点上,以函式程操作集合的方式,行各种各样的并发操作.它可以由hdfs上的一个文件建而,或者是Driver程序中,从一个已经

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前

搭建步骤: 1.宿主机环境  ubuntu 14.4宿主机环境(云主机): 安装wget与curl(sudo apt-get install wget curl)2.安装Docker (wget -qO- https://get.docker.com/ | sh) 3.安装Docker Compose编配工具(使用python pip工具) *安装PIP (sudo apt-get install python-pip) *安装Docker Compose (pip install docker

目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入,Kafka中的数据由业务方负责写入,这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算:另一部分数据则经由Flume存储至HDFS,用于数据挖掘或机器学习.HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”,为了保证数据计算过程中的数据完整性(计算某个小时目录中的数据时,该目录的数据全部写入完毕,且不再变化),我们在Flume中加入了如下策略:   每五分钟关闭一次正在写入的文件,即新创建文件进行数据写入.   这样的方式可以保证

MongoDB数据库备份: mongodump -h 192.168.1.160 -d MapLoc -o /usr/local/myjar/mongo/MapLoc/数据库还原:mongorestore -h 192.168.1.160 -d MapLoc --drop /usr/local/myjar/mongo/MapLoc/ Part 1 W3CSchool的MongoDB Java: http://www.w3cschool.cc/mongodb/mongodb-java.html M

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

原文链接http://www.sxt.cn/info-2730-u-756.html 目录 Spark开发指南 简介 接入Spark Java 初始化Spark Java 弹性分布式数据集 并行集合 外部数据集 RDD操作 基本操作 传递Functions到Spark Wroking with Key-Value Pairs使用键/值对工作 转换 动作 RDD持久化 存储级别的选择 移除数据 共享变量 Spark开发指南 简介 总的来说,每一个Spark应用程序,都是由一个驱动程序组成,它运行用

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro