一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source     在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R

前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解. 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导: RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集,你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里). RDD的本质是什么 一个RDD 本质上是一个函数,而RDD的变换不过

CRS 表示:Compressed Row Storage CCS 表示:Compressed Column Storage CRS的表示参考: https://blog.csdn.net/buptfanrq/article/details/72518120 CCS的表示参考: http://www.importnew.com/22977.html 其实我理解上面两个是一样的,区别就是行和列.

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

一.简介 Apache Flume是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming提供了以下两种方式用于Flume的整合. 二.推送式方法 在推送式方法(Flume-style Push-based Approach)中,Spark Streaming程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume通过avro Sink将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如下: 2.1 配置日

一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如

4.1 初始化StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 可以通过 ssc.sparkContext 来访问 SparkContext // 或者通过已

Spark Streaming 整合 Flume ​ 一.简介二.推送式方法        2.1 配置日志收集Flume        2.2 项目依赖        2.3 Spark Streaming接收日志数据        2.4 项目打包        2.5 启动服务和提交作业        2.6 测试        2.7 注意事项三.拉取式方法        3.1 配置日志收集Flume        2.2 新增依赖        2.3 Spark Streaming

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

Spark 应用监控告警-Graphite_exporter Spark监控和工具 Web界面 事后查看 REST API 度量 高级工具 一.下载graphite_exporter 1.1 修改graphite_exporter_mapping 1.2 启动graphite_exporter 二.Spark配置Graphite metrics 三.启动Spark程序 四.配置Prometheus 4.1 查看Prometheus是否收集到metrics数据 五.Metrics分析 六.Graf

一.spark structured-streaming  介绍 我们都知道spark streaming  在v2.4.5 之后 就进入了维护阶段,不再有新的大版本出现,而且 spark streaming  一直是按照微批来处理streaming  数据的,只能做到准实时,无法像flink一样做到数据的实时数据处理.所以在spark streaming  进入到不再更新的维护阶段后,spark 推出了 structured-streaming 来同flink 进行竞争,structured-

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来 简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说 SparkContex

Spark版本1.5.2,Flume版本:1.6 Flume agent配置文件:spool-8.51.conf agent.sources = source1 agent.channels = memoryChannel agent.sinks = sink1 agent.sources.source1.type = spooldir agent.sources.source1.spoolDir=/data/apache-flume-1.6.0-bin/spooldir agent.sourc

前言spark与hadoop的比较我就不多说了,除了对硬件的要求稍高,spark应该是完胜hadoop(Map/Reduce)的.storm与spark都可以用于流计算,但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算,而spark(stream)对应的是秒级的.这是主要的差别.一般很少有对实时要求那么高的场景(哪怕是在电信领域),如果统计与计算的周期是秒级的话,spark的性能是要优于storm的. Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架.这里将它们进行比较并

Spark之命令 1.spark运行模式有4种: a.local 多有用测试, b. standalone:spark 集群模式,使用spark自己的调度方式. c. Yarn: 对MapreduceV1升级的经典版本,支持spark. d.Mesos:类似Yarn的资源调度框架,提供了有效的.跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,可以运行hadoop.spark等框架 2.spark local 模式(shell ) Spark local模式(shell运行) windows: 执行spark