Broadcast Variables，共享变量值不能被改变 解决问题： 共享变量存储问题，将变量广播以后，仅仅在每个Executor中存储一份；如果没有对变量进行广播的话，每个Task...Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。 ...Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...Count = 3 在1个Spark Application应用中，如果某个RDD，调用多次Action函数，触发Job执行，重用RDD结果产生过程中Shuffle数据（写入到本地磁盘），节省重新计算...默认是没有值的，如果设置了值，是在shuffle的过程才会起作用 在实际项目中，运行某个Spark Application应用时，需要设置资源，尤其Executor个数和CPU核数，如何计算？
0.2 Spark Core 0.2.1 Spark RDD 持久化 Spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中，当对 RDD 执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的...时，又需要重新读取 HDFS 文件数据，再次形成新的 linesRDD，这会导致反复消耗大量时间，会严重降低系统性能。 ...如果在读取完成后将 linesRDD 缓存起来，那么下一次执行 count 操作时将会直接使用缓存起来的 linesRDD，这会节省大量的时间。 ...Spark 自己也会在 shuffle 操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。 ? ...；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。
离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据，利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存，计算的结果在一定时间周期内是固定不变的，变更的频率取决于算法调度的频率。 ...，方便重复调用（当多次调用对 MongoDB 的存储或读写操作时） implicit val mongoConfig = MongoConfig(config("mongo.uri"), config...，方便重复调用（当多次调用对 MongoDB 的存储或读写操作时） implicit val mongoConfig = MongoConfig(config("mongo.uri"), config...第5章 实时推荐服务建设 5.1 实时推荐服务 实时计算与离线计算应用于推荐系统上最大的不同在于实时计算推荐结果应该反映最近一段时间用户近期的偏好，而离线计算推荐结果则是根据用户从第一次评分起的所有评分记录来计算用户总体的偏好...如果实时推荐继续采用离线推荐中的 ALS 算法，由于 ALS 算法运行时间巨大（好几分钟甚至好十几分钟），不具有实时得到新的推荐结果的能力；并且由于算法本身的使用的是用户评分表，用户本次评分后只更新了总评分表中的一项
【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 ...工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。...【离线推荐部分】 1、通过 Azkaban 实现对于离线统计服务以离线推荐服务的调度，通过设定的运行时间完成对任务的触发执行。 ...第4章 离线推荐服务建设 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据，利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存，计算的结果在一定时间周期内是固定不变的，变更的频率取决于算法调度的频率...如果实时推荐继续采用离线推荐中的 ALS 算法，由于算法运行时间巨大，不具有实时得到新的推荐结果的能力；并且由于算法本身的使用的是评分表，用户本次评分后只更新了总评分表中的一项，使得算法运行后的推荐结果与用户本次评分之前的推荐结果基本没有多少差别
设置100+MB是为了尽量减少寻址时间占整个数据读取时间的比例，但如果block过大，又不适合数据的分散存储或计算。...成功时返回FSDataOutputStream对象。client对该对象调用write方法，这个对象会选出合适存储数据副本的一组datanode，并以此请求DN分配新的block。...返回的结果是一个FSDataInputStream对象，对输入流对象调用read方法。输入流会从距离最近的DN中读取数据，将数据传递到client，读取结束后关闭流。...与 Spark 比较 Spark： 拉模型 系统更加成熟，尤其是离线计算 生态更加完善 Flink： 推模型 实时计算更优秀 阿里推动，正在迅速发展 生态对国内更为友好 小红书实时技术 小红书旧的离线框架和我们现在的大数据体系有点类似...目前公司并没有应用它的强项，最好由专人负责它的调试，尤其是搜索排序方面。 然后是计算引擎，目前公司用的 MaxCompute 已经能够满足离线计算的各种需求，或者就欠缺实时计算了。
，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在ExpressBillDWD 单例对象中调用父类save方法 判断宽表是否存在，如果不存在则创建宽表 将明细数据写入到宽表中...yyyyMMddHH 构建要持久化的指标数据（需要判断计算的指标是否有值，若没有需要赋值默认值） 通过StructType构建指定Schema 创建快递单指标数据表（若存在则不创建） 持久化指标数据到kudu...对象 * 3）读取快递明细宽表的数据 * 4）对快递明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中 * 5.1：定义指标结果表的schema..., Configuration.isFirstRunnable) 指标计算 程序首次运行需要全量装载历史的快递单数据，离线计算程序每天计算昨天增量数据，因此需要将历史的数据进行按照天进行分组...对象 * 3）读取快递明细宽表的数据 * 4）对快递明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中 * 5.1：定义指标结果表的schema
如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...SparkSession: 可以由上节图中看出，Application、SparkSession、SparkContext、RDD之间具有包含关系，并且前三者是1对1的关系。...sparkstreaming批处理的时间间隔，每个Batch Duration时间去提交一次job，如果job的处理时间超过Batch Duration，会使得job无法按时提交，随着时间推移，越来越多的作业被拖延...并将数据输出 Spark系统。 5.保存结果 6.关闭应用程序 64. Spark的计算模型 没有标准答案，可以结合实例讲述。 用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。...重发尚未确认的数据: 失败时没有保存到日志中的缓存数据将由数据源再次发送 77.
如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...SparkSession: 可以由上节图中看出，Application、SparkSession、SparkContext、RDD之间具有包含关系，并且前三者是1对1的关系。...sparkstreaming批处理的时间间隔，每个Batch Duration时间去提交一次job，如果job的处理时间超过Batch Duration，会使得job无法按时提交，随着时间推移，越来越多的作业被拖延...并将数据输出 Spark系统。 5.保存结果 6.关闭应用程序 64. Spark的计算模型 没有标准答案，可以结合实例讲述。 ? 用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。...重发尚未确认的数据: 失败时没有保存到日志中的缓存数据将由数据源再次发送 77.
对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度。 用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。...核数(集群模式最小2) 2）对于Scala集合调用parallelize(集合,分区数)方法, 如果没有指定分区数,就使用spark.default.parallelism, 如果指定了就使用指定的分区数...Spark可以并行计算 如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。...Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。...,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费 "auto.offset.reset" -> "latest", //false表示关闭自动提交.由spark
这些也被称为大数据的4V特征。 1.1 Volume 数据体积(Volume)指定要处理的数据量。对于大量数据，我们需要大型机器或分布式系统。计算时间随数据量的增加而增加。...所以如果我们能并行化计算，最好使用分布式系统。数据可以是结构化数据、非结构化数据或介于两者之间的数据。如果我们有非结构化数据，那么情况就会变得更加复杂和计算密集型。你可能会想，大数据到底有多大?...每时每刻都在收集大量的数据。这意味着数据的速度在增加。一个系统如何处理这个速度?当必须实时分析大量流入的数据时，问题就变得复杂了。许多系统正在开发，以处理这种巨大的数据流入。...HDFS用于分布式数据存储，MapReduce用于对存储在HDFS中的数据执行计算。 2.1 HDFS介绍 HDFS用于以分布式和容错的方式存储大量数据。HDFS是用Java编写的，在普通硬件上运行。...我们不告诉它如何执行任务。类似地，PySpark SQL命令不会告诉它如何执行任务。这些命令只告诉它要执行什么。因此，PySpark SQL查询在执行任务时需要优化。
对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度。 用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。...CPU核数(集群模式最小2) 2）对于Scala集合调用parallelize(集合,分区数)方法, 如果没有指定分区数,就使用spark.default.parallelism, 如果指定了就使用指定的分区数...Spark可以并行计算 如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。...Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。...,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费 "auto.offset.reset" -> "latest", //false表示关闭自动提交.由spark
用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 一个函数会被作用在每一个分区。...如果Stage能够复用前面的Stage的话，那么会显示灰色。 Shuffle 在 Spark 中，Shuffle 是指在不同阶段之间重新分配数据的过程。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...日期时间类型包括： TimestampType：代表包含字段年、月、日、时、分、秒的值，与会话本地时区相关。时间戳值表示绝对时间点。 DateType：代表包含字段年、月和日的值，不带时区。...窗口函数 在 Spark Streaming 中，窗口函数用于对 DStream 中的数据进行窗口化处理。它允许你对一段时间内的数据进行聚合操作。
1.1 项目简介 本项目主要讲解一个大型电商网站后台的企业级大数据统计分析平台，该平台以 Spark 为主，对电商网站的流量进行离线和实时的分析。 ...项目主要使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。...然后在一定时间范围内，直到最后操作完（可能做了几十次、甚至上百次操作），离开网站，关闭浏览器，或者长时间没有做操作，那么 session 就结束了。...简单理解，session 就是某一天某一个时间段内，某个用户对网站从打开/进入，到做了大量操作，到最后关闭浏览器的过程，就叫做 session。 ...第6章 项目总结 本项目通过 Spark 技术生态栈中的 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming三个技术框架，实现了对电商平台业务的离线和实时数据统计与分析，完成了包括用户访问
如果所使用的源具有偏移量来跟踪流的读取位置，那么，引擎可以使用检查点和预写日志，来记录每个触发时期正在处理的数据的偏移范围；此外，如果使用的接收器是“幂等”的，那么通过使用重放、对“幂等”接收数据进行覆盖等操作...在无界表上对输入的查询将生成结果表，系统每隔一定的周期会触发对无界表的计算并更新结果表。如图Structured Streaming编程模型。...在持续处理模式下，Spark不再根据触发器来周期性启动任务，而是启动一系列的连续读取、处理和写入结果的长时间运行的任务。...（3）创建输入数据源 （4）定义流计算过程 （5）启动流计算并输出结果 实例任务：一个包含很多行英文语句的数据流源源不断到达，Structured Streaming程序对每行英文语句进行拆分...（3）latestFirst：是否优先处理最新的文件，当有大量文件积压时，设置为True可以优先处理新文件，默认为False。
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用...都要考虑语义，任意流式系统处理流式数据三个步骤： 容错语言，表示的是，当流式应用重启执行时，数据是否会被处理多次或少处理，以及处理多次时对最终结果是否有影响 容错语义：流式应用重启以后，最好数据处理一次...，如果处理多次，对最终结果没有影响 在处理数据时，往往需要保证数据处理一致性语义：从数据源端接收数据，经过数据处理分析，到最终数据输出仅被处理一次，是最理想最好的状态。...内处理的offset的范围； 3、sink被设计成可以支持在多次计算处理时保持幂等性，就是说，用同样的一批数据，无论多少次去更新sink，都会保持一致和相同的状态。
tpc-ds的对比测试结果也非常好（spark 1.6对比spark 2.0） ： ?...tpc-ds测试的效果，除流全流程的code generation，还有大量在优化器的优化如空值传递以及对parquet扫描的3倍优化 3、抛弃Dstrem API，新增结构化流api Spark Streaming...在 2.0 以前的版本，用户在使用时，如果有流计算，又有离线计算，就需要用二套 API 去编写程序，一套是 RDD API，一套是 Dstream API。...最后我们只需要基于 DataFrame/Dataset 可以开发离线计算和流式计算的程序，很容易使得 Spark 在 API 跟业界所说的 DataFlow 来统一离线计算和流式计算效果一样。...比如在做 Batch Aggregation 时我们可以写成下面的代码： ? 那么对于流式计算时，我们仅仅是调用了 DataFrame/Dataset 的不同函数代码，如下： ?
我们提供了大量的插件，方便用户在数据处理、商业分析和机器学习的不同场景中使用 MLSQL。...]): //所有配置参数 DataFrame //返回结果一般是显示处理的结果，比如时间，是否成功等等。...，会检测我们用户是否配置跳过权限验证，没有配置跳过则会调用我们实现的 auth 函数生成 List[MLSQLTable] ，我们可以看下 ScriptSQLExec.parse对权限的处理，如下面源码所示...") 如果是一个外部插件，我们可以通过网络安装的方式或者离线安装方式，以 jar 的方式添加到 MLSQL 引擎中，具体实现方法在本文下面的小节 作为外置插件使用 会有介绍。...(bestModelPath(0)) ArrayBuffer(model) } 批量预测本质是调用 load 得到模型，然后调用 spark 内置的 transform方法： override
Spark则允许将map端的中间输出和结果缓存在内存中，从而使得reduce端在拉取中间结果时避免了大量的磁盘I/O。...Spark则将应用程序上传的资源文件缓存在Driver本地文件服务的内存中，当Executor执行任务时直接从Driver的内存中读取，从而节省了大量的磁盘I/O。...如果应用启用了检查点，那么在Stage中的Task都执行成功后，SparkContext将把RDD计算的结果保存到检查点，这样当某个RDD执行失败后，再由父RDD重建时就不需要重新计算，而直接从检查点恢复数据...RCP框架时Spark各组件间通信的基础； 事件总线： SparkContext内部各组件间使用事件—监听器模式异步调用的实现； 度量系统：由Spark中的多种度量源（Source）和多种度量输出（Sink...存储体系：Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提升了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、迭代计算、流式计算等场景。
用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。一个函数会被作用在每一个分区。...如果Stage能够复用前面的Stage的话，那么会显示灰色。图片Shuffle在 Spark 中，Shuffle 是指在不同阶段之间重新分配数据的过程。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...窗口函数在 Spark Streaming 中，窗口函数用于对 DStream 中的数据进行窗口化处理。它允许你对一段时间内的数据进行聚合操作。...------感谢阅读，如果本篇文章有任何错误和建议，欢迎给我留言指正。老铁们，关注我的微信公众号「Java 随想录」，专注分享Java技术干货，文章持续更新，可以关注公众号第一时间阅读。
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