今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems,目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab,该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab,诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大。 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer、RFormula和ChiSqSelector。 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! VectorS
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数? 2.创建DataFrame有哪些函数? 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2:SparkSession思考与总
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
作者:Kent_Yao 链接:https://www.jianshu.com/p/72ffaa10220
本文介绍了Spark调优与调试的方法和技巧,包括设置SparkConf、查看应用进度信息和性能指标、Spark执行组成部分、使用Spark shell完成简单的日志分析应用、查看RDD和DataFrame等。同时,还讲解了Spark网页用户界面的使用方法以及关键性能考量。
最近后台有小伙伴提了一些实际工作中使用Spark遇到的问题,笔者挑选了几个相对常见的问题,分别从场景模拟/问题现象、问题分析、解决方案三个层面,来深入分析这些问题,并且提供一个解决类似问题的思路。
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。
该文介绍了如何使用Spark SQL读取Hive表中数据的方法。首先介绍了Spark SQL的基本概述,然后给出了一个示例代码,展示了如何读取Hive中的数据。在代码中,使用了Spark SQL的DataFrame API和SQL查询来读取数据。最后,给出了在代码中使用Hive配置文件的示例。
在利用Spark和Kafka处理数据时,有时会同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。但是当利用Spark SQL处理数据生成的DataSet/DataFrame进行collect或者show等操作时,抛出以下异常信息:
现象 执行Spark Streaming Application时报错 15/07/09 11:26:55 INFO scheduler.JobGenerator: Stopping JobGenerator immediately 15/07/09 11:26:55 INFO util.RecurringTimer: Stopped timer for JobGenerator after time -1 15/07/09 11:26:55 INFO streaming.CheckpointWriter:
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇,为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。
所以RDD不过是对一个函数的封装,当一个函数对数据处理完成后,我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的,后续会解释)。
这一个月我都干了些什么…… 工作上,还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug。学习上,最近看了一些非专业书籍,时常在公众号(JackieZheng)上写点小感悟,我刚稍稍瞄了下,最近五篇居然都跟技术无关,看来我与本行业已经是渐行渐远了。 所以,趁着这篇博客,重拾自己,认清自己,要时刻谨记我是一名码农。不过,摸着良心说,最近的技术方面也是有所感悟和积累的,比如如何写好设计文档,如何使用延时队列,如何使用防刷技术等等。当然了,今天我们还是沿着“学习Spark”这条路继续走下去。 上篇主要介绍了在Mac下如
最后无奈。。就用原来的方法 创建软连接,加载数据,发现可以。。这我就不明白了。。。
在验证kafka属性时不能使用scala默认的类,需要指定kafka带的类 createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder]其中StringDecoder必须是kafka.serializer.StringDecoder
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
该文介绍了在Spark中,通过使用SparkContext和SparkSession来创建和关闭SparkContext,并介绍了SparkContext的作用。同时,文章还介绍了如何通过在创建SparkContext时设置spark.master和spark.app.name参数来配置Spark的集群模式和应用程序名称。最后,文章介绍了在Spark应用程序中,如何通过使用SparkSession来运行SparkSQL查询。
1.java.io.IOException: No spa ce left on device 原因及解决办法:磁盘空间不足
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
可能是spark-shell --master yarn-client过时了,但是换成spark-shell --master yarn --deploy-mode client,依然报错。
2009 RAD实验室,引入内存存储 2010 开源 2011 AMP实验室,Spark Streaming 2013 Apache顶级项目
作为一名合格的计算机人士,百折不挠的瞎折腾精神是必备的。今天本想使用一下尘封已久的VMware虚拟机搭的集群,结果发现 Spark 有各种问题,应该是之前潦草搭集群时挖下的坑(前几天也用过,但并不是cluster mode,我现在才知道..),面对这些坑,果断的选择重装啊,所以叒叒叒开始愉快的搭环境了,,
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。
通常使用parallelize()函数可以创建一个简单的RDD,测试用(为了方便观察结果)。
在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时,在做数据类型转换时会出现一些异常,如下:
从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.
陆续好多人会问,在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题,而检查程序,看起来一点也没有错。 如报的错误大致如下: Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询
从报错来看,该hive表的tblproperites有问题,tblproperites中的json字段无法正常解析,导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites,因此正常。
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败,在driver端的日志中可以看到报错: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree
IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
idea中使用scala运行spark出现: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
对于只存储 value的 RDD, 不需要分区器. 只有存储Key-Value类型的才会需要分区器. Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区,用户也可以自定义分区. Hash 分区为当前的默认分区,Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数.
问题导读 1.如何进入spark shell? 2.spark shell中如何加载外部文件? 3.spark中读取文件后做了哪些操作? about云日志分析,那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章,总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志,日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用,他是如何工作的。几年前使用hadoop,后来发现spark也是容易的。 下面是需要注意的: 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录,我写了这篇短的文章,介
1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ 1:Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群。 2:Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS、Hive,可融入Hado
1.实时分析 在我们开始之前,让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
RDD是一个抽象,会记录一些信息,他并不是一个真正的集合,但可以像集合一样操作,降低了开发难度。
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势。 首先,Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applic
百度了一下说是版本不一致导致的。于是重新检查各个jar包,发现spark-sql-kafka的版本是2.2,而spark的版本是2.3,修改spark-sql-kafka的版本后,顺利执行。
为什么要将RDD转换为DataFrame?因为这样的话,我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据,使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下,针对HDFS中的数据,直接就可以使用SQL进行查询。
1:spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多,在生产环境中,通常会在IDE中编制程序,然后打成jar包,然后提交到集群,最常用的是创建一个Maven项目,利用Maven来管理jar包
https://www.iteblog.com/archives/1408.html 一、 为什么要选择Apache Spark 当前,我们正处在一个“大数据"的时代,每时每刻,都有各种类型的数据被生产。而在此紫外,数据增幅的速度也在显著增加。从广义上看,这些数据包含交易数据、社交媒体内容(比如文本、图像和视频)以及传感器数据。那么,为什么要在这些内容上投入如此多精力,其原因无非就是从海量数据中提取洞见可以对生活和生产实践进行很好的指导。 在几年前,只有少部分公司拥有足够的技术力量和资金去储存和挖掘大
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