本文针对spark 2.0+版本 概述 spark 提供了一系列整个任务生命周期中各个阶段变化的事件监听机制,通过这一机制可以在任务的各个阶段做一些自定义的各种动作.SparkListener便是这些阶段的事件监听接口类 通过实现这个类中的各种方法便可实现自定义的事件处理动作. 自定义示例代码 import org.apache.spark.internal.Logging import org.apache.spark.scheduler.{SparkListenerApplicationSt

Spark2.0 自定义累加器 在2.0中使用自定义累加器需要继承AccumulatorV2这个抽象类,同时必须对以下6个方法进行实现: 1.reset 方法: 将累加器进行重置; abstract defreset(): Unit Resets this accumulator, which is zero value. 2.add 方法: 向累加器中添加另一个值; abstract defadd(v: IN): Unit 3.merge方法: 合并另一个类型相同的累加器; abstract 

由于SparkSQL不支持HBase的数据源(HBase-1.1.2),网上有很多是采用Hortonworks的SHC,而SparkSQL操作HBase自定义数据源大多数都是基于Scala实现,我就自己写了一个Java版的SparkSQL操作HBase的小案例. 1.SparkOnHBase package com.mengyao.tag.utils.external.hbase; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spar

一.踩坑经历 自定义的accumulator是线程不安全的,会造成累加结果不正确.自定找了很久没想到是线程不安全行成的. 二.解决方法 创建一个线程安全的集合变量(我用的是Java的ConcurrentHashMap),赋好初始值 ,在重写add方法时,将旧的值取出来累加后再放回去(取与放的动作要加上上锁操作).这样就可以,测试的时候再也没出现累加少值的情况.

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

  ==========第一篇:Scala编程语言========= 一.Scala语言基础 1.Scala语言简介 Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序.它也能运行于CLDC配置的Java ME中.目前还有另一.NET平台的实现,不过该版本更新有些滞后.Scala的编译模型(独立编译,动态类加载)与Java和C#一样,所以Scala代码可以调用Java类库(对于.NET

本次此时是在SPARK2,3 structured streaming下测试,不过这种方案,在spark2.2 structured streaming下应该也可行(请自行测试).以下是我测试结果: 成功测试结果: 准备工作:创建maven项目,并在pom.xml导入一下依赖配置: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spark.versi

在spark中<Memory usage of state in Spark Structured Streaming>讲解Spark内存分配情况,以及提到了HDFSBackedStateStoreProvider存储多个版本的影响:从stackoverflow上也可以看到别人遇到了structured streaming中内存问题,同时也对问题做了分析<Memory issue with spark structured streaming>:另外可以从spark的官网问题修复列

Spark2.1.0——内置RPC框架详解 在Spark中很多地方都涉及网络通信,比如Spark各个组件间的消息互通.用户文件与Jar包的上传.节点间的Shuffle过程.Block数据的复制与备份等.在Spark 0.x.x与Spark 1.x.x版本中,组件间的消息通信主要借助于Akka[1],使用Akka可以轻松的构建强有力的高并发与分布式应用.但是Akka在Spark 2.0.0版本中被移除了,Spark官网文档对此的描述为:“Akka的依赖被移除了,因此用户可以使用任何版本的Akka来

对于es 2.4版本,要能定制spark partitioner需要如下方式启动spark shell: spark-2.0.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --jars elasticsearch-hadoop-5.0.1/dist/elasticsearch-spark-20_2.11-5.0.1.jar,elasticsearch-2.4.1/lib/elasticsearch-2.4.1.jar,elasticsearch-2.4.1/lib/lucene

一.前提 1.配置好maven:intellij idea maven配置及maven项目创建 2.下载好spark源码: 二.导入源码: 1.将下载的源码包spark-2.3.1.tgz解压(E:\spark-2.3.1.tgz\spark-2.3.1.tar)至E:\spark-2.3.1-src 2.在ideal导入源码: a.选择解压的源代码文件夹 b.使用maven导入工程 c.选择对应组件的版本 然后点击下一步: 点击finish后,等待maven下载相关的依赖包,之后工程界面如下:

目录 整体框架 安装相关的组件 elasticsearch安装 spark安装 下载es-hadoop中间件 安装计算向量相似度的elasticsearch插件 运行 结果展示 参考博客 本博文详细记录了IBM在网上公布使用spark,elasticsearch搭建一个推荐系统的DEMO.demo中使用的elasticsearch版本号为5.4,数据集是在推荐中经常使用movies data.Demo中提供计算向量相似度es5.4插件在es6.1.1中无法使用,因此我们基于es6.1.1开发一个

参数设置 α: 梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α :  http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用,给出Python版的函数计算过程. # 梯度上升算法-计算回归系数 # 每个回归系数初始化为1 # 重复R次: # 计算整个数据集的梯度 # 使用α*梯度更新回归系数的向量 # 返回回归系数 def gradAscent(dataMatIn, classLabels,alpha=

应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一

Cloudera默认值是提供Spark1.6的安装,下面介绍如何来安装spark2.1 1. csd包:http://archive.cloudera.com/spark2/csd/ 2. parcels:http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.1.0.cloudera1/,根据操作系统选择对应的parcel文件,sha1文件,记得还要把列表最下面的manifest.json文件一并拷贝下来:注意需要sha1文件改名为sha: 3. 在cloud

一.累加器API 关于累加器,前面我也写了一篇博客,顺便粘贴这儿,对比学习,Spark学习之编程进阶总结(一).Spark 2.0系列引入了一个更加简单和更高性能的累加器API,如在1.X版本中可以这样使用累加器: val sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("wordcount").getOrCreate() val sc = sparkSession.sparkContext

场景: 在spark structured streaming读取kafka上的topic,然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区: 1)程序放到spark上使用yarn开始运行(yarn-client或yarn-cluster),可以正常sink结果到目录下(分配了executor,executor上有task分配,hdfs有结果输出): 2)程序出现问题,然后修改bug,将checkpoint删除了(为了重新消费kafka的topic上的数据)

1.Spark SQL,DataFrame,DataSet的错误类型检测时机 spark SQL:其类型检测与语法检测是在运行时检测的 DataFrame:在spark2.0以前的版本中,DataFrame是类型不安全的,其类型检查是在运行时才检查的,语法检查倒是在编译时检查的 DataSet:类型检测和语法检测是在编译时检测 2. DataSet的性能比RDD的性能更好,实现代码更简洁,且内存利用率更高 通过统计单词的计数来举例: RDDs的实现(words的获取各自已经实现好了的) val

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df