加载数据：从HBase表读取数据，封装为RDD，进行处理分析 保存数据：将RDD数据直接保存到HBase表中 Spark与HBase表的交互，底层采用就是MapReduce与HBase表的交互。...第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台 /* (hive,6) (spark,11) (mapreduce,4) (hadoop,3) (sql,2)...第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台 /* (spark,11) (hive,6) (hadoop,3) (mapreduce,4) (hdfs,2)...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。 ...第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台 resultRDD.foreach(println) // 可以累加器的值，必须使用RDD Action函数进行触发 println
问题描述及原因分析 在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。...其中最普遍的情形是：当引用了某个类（经常是当前类）的成员函数或变量时，会导致这个类的所有成员（整个类）都需要支持序列化。...首先是该类需要继承Serializable类，此外，对于类中某些序列化会出错的成员变量做好处理，这也是Task未序列化问题的主要原因。...（类似于Java中的static变量） 如果依赖值需要程序调用时动态指定（以函数参数形式），则在map、filter等操作时，可不直接引用该成员变量，而是在类似上面例子的getResult函数中根据成员变量的值重新定义一个局部变量...二、如果引用了某类的成员函数或变量，则需对相应的类做好序列化处理 对于这种情况，则需对该类做好序列化处理，首先该类继承序列化类，然后对于不能序列化的成员变量使用“@transent”标注，告诉编译器不需要序列化
SparkEnv除了cacheManager，还包括以下重要的成员变量： 1）akka.actor.ActorSystem：运行在该节点的Actor System，其中运行在Driver上的名字是sparkDriver...5）org.apache.spark.broadcast.BroadcastManager：广播变量的管理者。...11）org.apache.spark.shuffle.ShuffleMemoryManager：管理Shuffle过程中使用的内存。...Partition的处理结果，那么通知它们计算已经完成，结果已 // 经存到BlockManager中（注意前面那类不会写入BlockManager的本地任务） // loading.notifyAll...() } } } } 3.4.4 checkpoint的处理 在缓存没有命中的情况下，首先会判断是否保存了RDD的checkpoint，如果有，则读取checkpoint。
它不仅与存储息息相关，也是Spark任务调度和计算的主要对象，现在打好基础是非常有益的。...所谓操作域，其实就是一个确定的产生RDD的代码块，该代码块中的所有RDD就是在相同的操作域中。 checkpointData：保存的RDD检查点数据，方便出错时重算。...doCheckpointCalled：布尔值，表示是否已经保存过该RDD的检查点，防止重复保存。...动作算子 动作算子用于触发Job的提交，真正执行RDD转换逻辑的计算，并返回其处理结果。以代码#0.1中用到的collect()以及常用的foreach()为例。...这个方法比较重要，待到之后研究Spark Core调度逻辑时，它可以称得上是一切的起点。
当Active的Master出现故障时，另外的一个Standby Master会被选举出来。...1) // 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item) // TODO: 第三步、将最终处理结果...// 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item) // TODO: 第三步、将最终处理结果...官方案例，提交Spark应用运行设置 14-[掌握]-IDEA应用开发【应用打包运行】 将开发测试完成的WordCount程序打成jar保存，使用【spark-submit】分别提交运行在本地模式...先修改代码，通过master设置运行模式及传递处理数据路径 package cn.itcast.spark.submit import org.apache.spark.rdd.RDD import
保存数据时 不能直接使用SparkSQL提供外部数据源接口，使用原生态JDBC dataframe.rdd.foreachPartition(iter => saveToMySQL(iter...调用函数 - 第三步、数据终端Sink 将处理结果数据保存到外部系统中 package cn.itcast.spark.start import org.apache.spark.SparkConf...处理结果RDD返回 resultRDD } // TODO: 4....): Unit rdd 表示每批次处理结果RDD time 表示批次产生的时间，Long类型 */ resultDStream.foreachRDD((rdd, time) =...SparkStreaming处理实际实时应用业务时，针对不同业务需求，需要使用不同的函数。
RDD[String] = sc.textFile("/datas/wordcount.data") // TODO: 第二步、调用RDD中高阶函数，进行处理转换处理，函数：flapMap、...-> 1) // 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item) // TODO: 第三步、将最终处理结果打印控制台...读取数据 println(datasRDD.count()) // 应用程序运行结束，关闭资源 sc.stop() } } 案例七：广播变量和累加器案例 基于Spark框架使用Scala...过滤标点符号数据 使用广播变量 -b....第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台 resultRDD.foreach(println) // 可以累加器的值，必须使用RDD Action函数进行触发 println(
Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。...MEMORY_AND_DISK 使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。...DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。 MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等....因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据，如果内存不够，垃圾回收时是无法回收掉太多对象的，很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重！...在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。
RDD 能够把数据放在内存上，不经过磁盘访问也能处理数据。而且 RDD 使用的内存不能被写入，所以要在新的内存上展开处理结果。...通过保持内存之间的关系，就能从必要的时间点开始计算，即使再次计算也不用从头算起。根据这些条件， Spark 在反复处理同一数据时（如机器学习等），就能非常高速地运行了。...此时，使用者可能想保存下过雨的地区的数据，这时候只要保存处理结果就好，所以原来的传感器数据可以丢掉不要，流处理正适用于这种情况。用流处理平台就能实现流处理。 流处理和批处理一样，也准备了框架。...Spark Streaming 是用 RDD 分割数据行的，它通过对分割的数据执行小批量的批处理来实现流处理。输入的数据会被转换成一种叫作Stream 的细且连续的 RDD。...先对一个 RDD 执行 Spark 的批处理，将其转换成别的 RDD，然后按顺序对所有 RDD 反复执行上述处理来实现流处理。
SparkRDD转为DataSet的两种方式 第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。...官方给出的两个案例： 利用反射推断Schema Spark SQL支持将javabean的RDD自动转换为DataFrame。使用反射获得的BeanInfo定义了表的模式。...在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，由于外部定义的变量和函数有可能不支持序列化，仍然会导致整个类序列化时出现问题，最终可能会出现Task未序列化问题。...因此，对于使用了某类成员变量或函数的情形，首先该类需要序列化（Serializable），同时需要对某些不需要序列化的成员变量标记以避免为序列化造成影响。...所以： 引用了类的成员函数或变量，对应的类需要做序列化处理 执行map等方法的时候，尽量不要在闭包内部直接引用成员函数或变量 如果上述办法全都不管用，那么就换个实现方案吧。
DStream内部是由一系列连续的RDD组成的，每个RDD都包含了特定时间间隔内的一批数据， DStream是不间断的 连续的数据对象(内容是无边界的) 如下图所示： DStream本质上是一个：一系列时间上连续的...DStream中每批次数据RDD在处理时，各个RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性。...) 4）、每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark...DStream Operations DStream#Output Operations：将DStream中每批次RDD处理结果resultRDD输出 DStream类似RDD，里面包含很多函数，进行数据处理和输出操作...，主要分为两大类： Transformation 大多数和RDD中的类似，有一些特殊的针对特定类型应用使用的函数，比如updateStateByKey状态函数、window窗口函数等，后续具体结合案例讲解
Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ① cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别 MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。... 当 PySpark 使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量
Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点： 其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中； 其二、Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务...思考：Spark框架仅仅处理分析数据引擎（框架），那么问题： 第一、处理的数据存储在哪里？？？....x系列，官方推荐使用的版本，也是目前企业中使用较多版本，网址：https://github.com/apache/spark/releases 本次Spark课程所使用的集群环境为3台虚拟机，...使用Spark编程实现，分为三个步骤： 1、第一步、从HDFS读取文件数据， sc.textFile方法，将数据封装到RDD中 2、第二步、调用RDD中高阶函数， 进行处理转换处理，函数：flapMap...、map和reduceByKey 3、第三步、将最终处理结果 RDD保存到HDFS或打印控制台 Scala集合类中高阶函数flatMap与map函数区别**，map函数：会对每一条输入进行指定的
Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ①cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。... 当 PySpark 使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量
Spark的持久化级别 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。...MEMORY_AND_DISK 使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。...DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。...因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据，如果内存不够，垃圾回收时是无法回收掉太多对象的，很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重！...中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输，比如广播变量 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象
内存，则存储失败，对于出现这种失败的情况，需要使用MemoryStore存储API的调用者去处理异常情况。...，放到了内存中，调用者可以继续迭代该迭代器去处理未打开（Unroll）的记录，而unrolled对应一个打开记录的迭代器。...根据RDD获取一个Partition对应数据的记录迭代器 用户提交的Spark Application程序，会设置对应的StorageLevel，所以设置与不设置对该处理逻辑有一定影响，具有两种情况，...如果用户程序设置了StorageLevel，可能该Partition的数据已经处理过，那么对应的处理结果Block数据可能已经存储。...，就不需要重新计算了，如果没有找到对应的已经处理过的Block数据，则调用RDD的compute()方法进行处理，处理结果根据StorageLevel设置，将Block数据存储在内存或磁盘上，缓存供后续
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