我们自然希望能够以统一的接口来访问这些多姿多态的数据源。 在我们产品的应用场景中，需要访问PostgreSQL的数据以进行数据分析。...我们可以通过Spark SQL提供的JDBC来访问，前提是需要PostgreSQL的driver。方法是在build.sbt中添加对应版本的driver依赖。...Frame或Spark SQL临时表。...PostgreSQL Driver的类名为org.postgresql.Driver。由于属性没有user和password，因此要将它们作为url的一部分。...假设我们要连接的数据库服务器IP为192.168.1.110，端口为5432，用户名和密码均为test，数据库为demo，要查询的数据表为tab_users，则访问PostgreSQL的代码如下所示：
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） 什么是 Spark？...Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的大数据处理引擎及轻量级的大数据处理统一平台。...如上所示的 WordCount 程序至少需要三个 java 类：Map 类、Reduce 类、Job 类，这里不详细列出。...（之后的系列文章也会介绍关于 Spark 内存调优的相关内容） 关于最后一点容错性，MapReduce 中每一步操作的结果都会被存入磁盘，在计算出现错误时可以很好的从磁盘进行恢复；Spark 则需要根据...回顾本篇文章，我们依次从概念、特点及原理三个角度初步介绍了 Spark，下一篇我们将具体介绍 Spark on Yarn 的运作流程与机制，敬请期待。 附：Spark 相关术语表
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） 往期直通车：Hello...Spark!...是批处理的流式实时计算框架，支持从多种数据源获取数据，如 Kafka、TCP sockets、文件系统等。...在 Spark Streaming 内整体负责动态作业调度的具体类是 JobScheduler，由 start() 运行。...将监听本机 9999 端口； 接下来几行利用 DStream transformation 构造出了 lines -> words -> pairs -> wordCounts -> .print() 从lines
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） / 什么是 Spark.../ Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的大数据处理引擎及轻量级的大数据处理统一平台...如上所示的 WordCount 程序至少需要三个 java 类：Map 类、Reduce 类、Job 类，这里不详细列出。...图 4 关于最后一点容错性，MapReduce 中每一步操作的结果都会被存入磁盘，在计算出现错误时可以很好的从磁盘进行恢复；Spark 则需要根据 RDD 中的信息进行数据的重新计算，会耗费一定的资源。...回顾本篇文章，我们依次从概念、特点及原理三个角度初步介绍了 Spark，下一篇我们将具体介绍 Spark on Yarn 的运作流程与机制，敬请期待。 附：Spark 相关术语表 ?
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） 往期直通车：Hello...Spark! ...Resource Manager 可以分配其他的 Container 继续执行，当运行 App Master 的 Container 故障后也将分配新的 Container，App Master 可以从...active 状态的 ResourceManager 执行的时候会向 ZooKeeper 集群写入它的状态，当它故障的时候这些 RM 首先选举出另外一台 leader 变为 active 状态，然后从...Spark on Yarn 首先介绍 Spark 的资源管理架构。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） 往期直通车：Hello...Spark!...Resource Manager 可以分配其他的 Container 继续执行，当运行 App Master 的 Container 故障后也将分配新的 Container，App Master 可以从...active 状态的 ResourceManager 执行的时候会向 ZooKeeper 集群写入它的状态，当它故障的时候这些 RM 首先选举出另外一台 leader 变为 active 状态，然后从.../ Spark on Yarn / 首先介绍 Spark 的资源管理架构。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你。.../ 发家史 / 熟悉 Spark SQL 的都知道，Spark SQL 是从 Shark 发展而来。...也就是说，从 HQL 被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由 Spark SQL 接管了。执行计划生成和优化都由 Catalyst 负责。...所以，很多移植 spark1.6 及之前的代码到 spark2+的都会报错误，找不到 dataframe 类。...指定的目录下，定义一个 DefaultSource 类，在类里面实现自定义 source，就可以实现我们的目标。 import org.apache.spark.sql.sources.v2.
为了实现对Redis的高性能管理，想利用spark来实现对Redis访问一下。利用Redis官方提供的Spark访问引擎，还是能迅速实现的Redis的访问的。 其结果如图所示。...不过也得注意，所访问的键空间的类型必须提前知道，否则会存在取值失败的现象。
——英狄斯雷利 代码很简单 我们调用Class中isAssignableFrom函数来判断左边的类是否参数中这个类的超类（父类） System.out.println(Collection.class.isAssignableFrom
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：） 往期直通车：Hello...Spark!...Spark on Yarn RDD原理与基础操作 ? 图 1 如图 1 所示是 Spark 的执行过程，那么具体 Drvier 是如何把 Task 提交给 Executor 的呢？...图 4 让我们举例说明 Stage 的划分过程，如图 4 所示从触发 Action 的 RDD G 开始划分，G 依赖 B 和 F，处理 B 和 F 的顺序是随机的，假设先处理 B。...图 6 接着看看我们的 Spark 集群是如何配置的。
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.LeaderOffset import org.apache.spark.streaming.kafka...kafkaParams.get("group.id").get setOrUpdateOffsetsByAssignPartition(topicPartition, groupId) //从zookeeper...MessageAndMetadata[K, V]) => (mmd.key, mmd.message)) } messages } /** * 从指定...topicPartition = fromOffsets.keys.toSet setOrUpdateOffsetsByAssignPartition(topicPartition, groupId) //从kafka
本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。...java/jdk1.8.0_131 #加载该依赖包的主要目的是Spark2的Logging为私有的，Fayson自己重写了Logging类 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$SPARK_DIST_CLASSPATH...-- 添加Spark2访问Kudu的依赖包 --> org.apache.kudu kudu-spark2...4 总结 1.Spark2使用SparkOnHBase开发访问HBase时，代码编译时会报“Could not access type Logging in package org.apache.spark...包加载至环境变量(确保集群所有节点/opt/cloudera/external目录下均有这个Jar包)，是为了HBaseContext能够正常加载org.apche.spark.Logging类，当然可以将该类打包到一个独立的包中
前言 我们先来看看Spark官方文档对于Spark Streaming的定义：Spark Streaming是对Spark核心API的扩展，并且是一个具有可伸缩，高吞吐，容错特性的实时数据流处理框架。...首先我们引入了Spark Stream执行过程中需要用到的类和一些来自于StreamingContext的隐式装换。...（注意：在创建StreamingContext实例的时候，会自动创建一个SparkContext，我们可以使用ssc.sparkContext来访问） 在context被初始化后，你还需要做如下几点：...hostname:port, like localhost:9999 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) 这个名为lines的DStream对象从数据服务器接收数据...完整代码可以从NetworkWordCount获取。
") def appName: String = _conf.get("spark.app.name") private[spark] def isEventLogEnabled: Boolean...= _conf.getBoolean("spark.eventLog.enabled", false) private[spark] def eventLogDir: Option[URI] = _...eventLogDir private[spark] def eventLogCodec: Option[String] = _eventLogCodec //临时文件夹的名称为spark+随机时间戳...] def env: SparkEnv = _env private[spark] val addedFiles = HashMap[String, Long]() private[spark...Please use spark-submit.") } _conf.setIfMissing("spark.driver.host", Utils.localHostName())
Hbase是一个列式数据库，从其本质上来看，可以当做是一个数据源，而Spark本身又可以进行Hbase的连接，访问数据并进行查询。...为了跟之前的程序对接，可以采用spark +hbase来实现数据的迁移和处理分析。因此小做了个实验测试一下。...(3) 在spark中利用原始的hbasetest.scala进行测试。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。...Spark SQL用户可以使用Data Sources Api从各种数据源读取和写入数据，从而创建DataFrame或DataSet。...从Spark软件栈中Spark SQL还扩展了用于其他的Spark库，SparkSteaming、Structured Streaming、机器学习库和GraphX的DataSet Api、DataFrame...1、Spark SQL可以使用SQL语言向Hive表写入数据和从Hive表读取数据。SQL可以通过JDBC、ODBC或命令行在java、scala、python和R语言中使用。...小结 小强介绍了Spark社区为什么引入Spark SQL、Spark SQL的整体架构以及Spark SQL包含的四大组件及其含义。
Spark工程环境搭建 Spark工程相关配置的版本 JDK: 1.8.0_181 Spark: 2.3.0 Hadoop: 2.7 Scala: 2.12.6 OS: mac Maven: 3.5.4...1M7KJVH89h6bVMJVpai1s8A 密码:vdp5 本地模式 将创建好scala工程，可以在本地调试，需要配置sparkConf和创建SparkContext 创建scala的object类...使用maven打包，首先修改pom.xml中的mainClass，使其和自己对应的类对应起来 运行maven打包命令：mvn clean package 上传jar包到集群 编译打包成功后，将对应的jar...使用bin/spark-submit脚本执行我们的应用，spark-submit脚本可以为我们配置spark所要用到的一系列环境变量。 ?...总结 我们讲到了spark在单机和集群模式下运行spark以及spark的使用。相比java代码，scala代码更简洁，spark是由scala开发的，由此可见scala在spark工程中的优势。
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