Streaming实战 1、WordCount 需求&准备 首先在linux服务器上安装nc工具 nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 yum install...如果需要累加需要使用updateStateByKey(func)来更新状态 import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...而Direct不使用WAL消除了这个问题。...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!
，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算 一、架构及生态 架构示意图如下： Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块...Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过SparkSql，我们可以使用 SQL或者Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。...Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。 Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。...Spark架构的组成图如下： Cluster Manager：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器...(Cluster Manager)上运行，目前 Spark 支持 3 种集群管理器: Hadoop YARN(在国内使用最广泛) Apache Mesos(国内使用较少, 国外使用较多) Standalone
从长远来看，我们期望 DataSets 成为编写更高效 Spark 应用程序的强大方式。DataSets 可以与现有的 RDD API 一起使用，但是当数据可以用结构化的形式表示时，可以提高效率。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...= "") Spark2.0以上版本，sqlContext 可以使用 SparkSeesion 替换。...具体细节请参阅Spark SparkSession:一个新的入口 这两种API都可以很容易地使用lambda函数表达转换操作。
关于spark的详细介绍, 网上一大堆， 搜搜便是， 下面， 我们来说单机版的spark的安装和简要使用。 0. 安装jdk, 由于我的机器上之前已经有了jdk, 所以这一步我可以省掉。...去spark官网下载， 在没有hadoop的环境下， 可以选择：spark-2.2.1-bin-hadoop2.7， 然后解压， 如下： ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc...2. spark中有python和scala版本的, 下面， 我来用scala版本的shell, 如下： ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1...Spark session available as 'spark'....:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-
获取docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 运行docker容器 sudo docker run -it --name spark --rm sequenceiq.../spark:1.6.0 /bin/bash 运行作业 $ cd /usr/local/spark $ bin/spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount...lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar file:/usr/local/hadoop/input/ 我们也可以把启动容器和运行作业放在一起，比如： sudo...docker run -it --name spark --rm sequenceiq/spark:1.6.0 sh -c "\"spark-submit --master yarn-client --...class org.apache.spark.examples.JavaWordCount /usr/local/spark/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
开发环境总体版本信息如下： 1、Linux：CentOS 6.8 2、Java版本：jdk-8u172-linux-x64.tar.gz 3、Hadoop版本：hadoop-3.1.0.tar.gz 4...、scala版本：scala-2.12.6.tgz 5、Python版本：Python-3.6.5.tgz 6、spark版本：spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz 7、zookeeper...start-dfs.sh】 12、可访问http://192.168.0.110:9870【192.168.0.110为master的ip地址，老版本hadoop的端口为50070】看下是否部署成功；如需停止hdfs，使用...也可输入名jps，查看是否有以下进程 14、启动yarn【start-yarn.sh】 15、访问http://192.168.0.110:8088/cluster，查看yarn是否正常工作，停止yarn使用...的安装 1、下载并上传spark安装文件到bigdata用户家目录下的bigdata目录下，然后解压 2、配置slaves 3、配置spark-env.sh 4、把配置好的spark分发slave1
1. before start follow all steps in hadoop-3.1.3 cluster setup on linux and then switch to root user:...cd /opt spark-submit --version 5. config yarn cd $SPARK_HOME cp conf/spark-defaults.conf.template conf.../spark-defaults.conf vi conf/spark-defaults.conf add: spark.master yarn 6. run on yarn start hdfs and...--master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12.../conf/spark-defaults.conf add following 3 lines: spark.driver.memory 512m spark.yarn.am.memory 512m spark.executor.memory
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...Spark Driver 使用它连接到集群管理器进行通信，提交 Spark 作业并知道要与之通信的资源管理器（YARN，Mesos或Standalone）。它允许你配置 Spark 参数。
Hadoop节点的顺序：NameNode---DataNode---SecondaryNameNode 1、将文件从Windows本地传到Linux本地，使用winscp即可 2、将文件从Linux本地上传到...val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() // 初始化spark context val sc = spark.sparkContext...workplace2018\\studyknowlege\\sparkdemo\\src\\main\\resources\\UserBehavior.csv") // 导入隐式转换 就可以使用..."select userid,productid,ptypeid,beh,formateDate(time) from uv where userid = 1").show() // 问题：使用...，每五秒读取一次 // 3、监控端口，开始读取数据 // val lines = ssc.socketTextStream("192.168.233.133", 9999) // Linux
/downloads.html 下载地址 https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.1.3/spark-3.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 设置环境变量...Path中添加 键 值 Path D:\Tools\bigdata\spark-3.1.3-bin-hadoop2.7\bin SPARK_LOCAL_DIRS D:\Tools\bigdata\spark...-3.1.3-bin-hadoop2.7\temp 如图 其中 SPARK_LOCAL_DIRS 是设置临时文件的存储位置，比如运行一个jar文件，就会先把文件放到这个临时目录中，使用完成后再删除...运行 spark-shell 运行报错 java.io.IOException: Failed to delete 当我们提交打包好的spark程序时提示如上报错。...然后，打开一个Linux终端，执行如下命令运行JAR包： spark-submit --class WordCount D:\Project\Spark\WordCount\target\WordCount
官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决，所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。.../bin/find-spark-dependency.sh） 使用脚本下载Spark[下载后的目录位于$KYLIN_HOME/spark]： $ $KYLIN_HOME/bin/download-spark.sh...KYLIN_HOME/bin/check-env.sh trouble shooting 日志目录：$KYLIN_HOME/logs下面有kylin.log、kylin.out 还有gc日志 问题0：默认使用...mv $HIVE_HOME/lib/jackson-datatype-joda-2.4.6.jar $HIVE_HOME/lib/jackson-datatype-joda-2.4.6.jarback 使用默认...s4INO3XHjPP5Vm2xH027Ce9QeXWdrfq5pvzuGr9z/lQmHqi0rsbNi"/> 问题3：使用
个人GitHub地址： https://github.com/LinMingQiang 为什么要使用Python来写Spark Python写spark我认为唯一的理由就是：你要做数据挖掘，AI相关的工作...Win本地编写代码调试 编辑器：PyCharm Spark：1.6 Python：2.7 Win环境准备 Python的安装 解压python包，在环境变量里面配上bin的路径 Spark的安装...下载spark的bin文件，解压即可，在环境变量配置SPARK_HOME 要可以通过编辑器来安装，如pycharm，查找pyspark库安装即可 Hadoop安装 安装hadoop环境...那你需要把spark的bin包下面的python的所有都拷贝到（可能需要解压py4j） %PYTHON%\Lib\site-packages下面去。这样，你的编辑器才能找到。...使用spark-submit提交时用到其他类库 –py-files xxxx/xxxx.zip,xxxx.py
即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档 执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用 对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1 第一步 我们使用...Dataframe做多个流查询(streaming queries) 3.3.4 批量查询并汇报 这里直接使用read方法去做批量查询，用法与readStream类似 report = spark \
那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？...一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。...1，在 Spark 中，使用抽象类 MemoryConsumer 来表示需要使用内存的消费者。在这个类中定义了分配，释放以及 Spill 内存数据到磁盘的一些方法或者接口。...因此，在统计堆内内存具体使用量时，考虑性能等各方面原因，Spark 目前采用的是抽样统计的方式来计算 MemoryConsumer 已经使用的内存，从而造成堆内内存的实际使用量不是特别准确。...三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
spark做这种统计分析还是非常简单的，就是一行代码搞定分析。
然后再File下选择project Structure,然后进入如下界面，进入后点击Libraries，在右边框后没任何信息，然后点击“+”号，进入你安装spark时候解压的spark-XXX-bin-hadoopXX...下，在lib目录下，选择spark-assembly-XXX-hadoopXX.jar,结果如下图所示，然后点击Apply，最后点击ok ?
Spark搭建环境涉及的Linux命令（简单易用型） 从一台服务器负责内容到另一台服务器： scp jdk-6u37-linux-x64.bin spark@10.126.45.56:/home/spark...tar -cvf Java.tar.gz java/ 解压: tar -xvf java.tar.gz 配置java环境变量: 去各种地方下载 jdk程序包 ：jdk-6u37-linux-x64....bin ，修改文件执行权限 ：chmod a+x jdk-6u37-linux-x64.bin, 安装：..../jdk-6u37-linux-x64.bin 编辑 vi ~/.bash_profile ，增加内容 # set java env export JAVA_HOME=/home/spark/opt/...JAVA_HOME/lib/tools.jar PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin export PATH 保存并source ~/.bash_profile [spark
Spark 2.3.1 使用技巧 Spark-SQL 读取JSON文件时反射表头 case class StudentInfo(id:Long,name:String,age:Int) val example...= spark.read.json("/data/result.json").as(StudentInfo) example.show() 动态定义schema 在需要根据不同数据定义不同schema...(rowRDD,schema) peopleDF.show() Spark 2.3.1 on YARN spark-submit 限制参数未生效 因为在spark-submit时配置的executor-memory...2g等没有生效，后来问同事说他也碰到这样的问题，解决方案就是动态的分配executor,官方文档,中文文档 --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors...=2 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=4 --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=4
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
