map join相对reduce join来说,可以减少在shuff阶段的网络传输,从而提高效率,所以大表与小表关联时,尽量将小表数据先用广播变量导入内存,后面各个executor都可以直接使用 package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import

Sogou搜狗是中国搜狐旗下的搜索引擎,其登录方式也很简单,只要输入网址,验证码即可,不需要注册账号,再进行登录,其他非 * 必填的字段,可留下空白不填,验证码只有4码,也很清晰可见,不像有的网站,即是刷新很多次,也还是看不懂验证码. 阅读全文>>

1.下载搜狗日志文件: 地址:http://www.sogou.com/labs/resource/chkreg.php 2.利用WinSCP等工具将文件上传至集群. 3.创建文件夹,存放数据: mkdir /home/usr/hadoopdata 4.将搜狗日志数据移到(mv命令)3中创建的目录下,并解压 tar -zxvf SogouQ.mini.tar.gz 5.查看解压后文件格式 file SogouQ.sample 显示: 不是UTF-8,用head/cat命名查看,中文乱码(影响后续

package sogolog import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 统计每小时搜索次数 */ /* 搜狗日志示例 访问时间(时:分:秒) 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL 00:00:00 2982199073774412 [360安全卫士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/s

[序言] Spark 基于内存的基本类型 (primitive)为一些应用程序带来了 100 倍的性能提升.Spark 允许用户程序将数据加载到 集群内存中用于反复查询,非常适用于大数据和机器学习. 目前,Spark 已经超越 Spark 核心,发展到了 Spark streaming.SQL.MLlib. GraphX.SparkR 等模块. Spark 对曾经引爆大数据产业革命的 Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面: 1.Spark 速度更快: 2.Spark 丰富

由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的,因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式.如S3.HDFS.Cassandra.HBase,有了这些数据的组织形式,数据的来源和存储都可以多样化~

这章讲述了Spark编程中的高级部分,比如累加器和广播等,以及分区和管道...

package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class RddFile { def readFileToRdd(path: String): RDD[St

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

第一 概论 1.spark的特点 适用多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理: spark提供了python,scale,java等接口 2.spark的组件 spark的底层组件包括:独立调度器,Hadoop YARN,Apache Mesos spark的内核包括:任务调度,内存管理,错误恢复,RDD spark的顶层包括:spark sql,spark streaming,mlib,graphx 第二 环境搭建 1.说明: spark是用scale语言编写的:运

[kfk@bigdata-pro01 softwares]$ sudo rpm -ivh nc-.el6.x86_64.rpm Preparing... ########################################### [%] :nc ########################################### [%] [kfk@bigdata-pro01 softwares]$ 重新启用一个远程连接窗口 bin/run-example streaming.Net

从上层来看,每个Spark 应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种并行操作.驱动器程序包含应用的main 函数,并且定义了集群上的分布式数据集,还对这些分布式数据集应用了相关操作. 驱动器程序通过一个SparkContext 对象来访问Spark.这个对象代表对计算集群的一个连接. 一旦有了SparkContext,你就可以用它来创建RDD.

一.描述 在书中第二章,有一个例子,构建完之后,运行: ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class com.oreilly.learningsparkexamples.mini.java.WordCount ./target/learning-spark-mini-example-0.0.1.jar ./README.md ./wordcouts 如果用的spark版本与书中用到的不一样的话,就会出现各种问题,譬如书中用的是1.2.0而我用的是最新的2.3.0.

1 spark关键包 <!--spark--> <dependency> <groupId>fakepath</groupId> <artifactId>spark-core</artifactId> <version>2.10-1.5.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</g

1.Spark Streaming功能介绍1)定义Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams 2.NC服务安装并运行Spark Streaming1)在线安装nc命令yum install -y nc2)运行Spark Streaming 的Wor

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 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把

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第2章 Spark分布式执行涉及的组件 每个Spark应用都由一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作,驱动程序通过一个SparkContext对象访问Spark:驱动程序管理多个执行器节点,可以用SparkContext来创建RDD. 第3章 RDD(Resilient Distributed Dataset:弹性分布式数据集) RDD特点 Spark中,对数据的所有操作不外乎:创建RDD.转化已有RDD.调用RDD操作进行求值. 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