本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
计划写一个新系列,分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能,例如GroupBy、透视表等功能。
IntelliJ IDEA版本:2019.3.4(community Edition)
目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN,详情参考。
现在的各种数据处理技术更新换代太快,新的名词和工具层出不穷,像是 Hadoop 和 Spark 这些,最近几年着实火了一把,但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂,就更懒得去折腾。在这一点上,果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面,但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了,但一直是只闻其名不见其实,今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法,Spark 是一个快速
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户,非root的话要注意操作的权限问题。
我们使用spark-submit时,必然要处理我们自己的配置文件、普通文件、jar包,今天我们不讲他们是怎么走的,我们讲讲他们都去了哪里,这样我们才能更好的定位问题。 我们在使用spark-submit把我们自己的代码提交到yarn集群运行时,spark会在yarn集群上生成两个进程角色,一个是driver,一个是executor,当这两个角色进程需要我们传递一些资源和信息时,我们往往会使用spark-submit的选项来进行传递。那么这些资源和信息,在使用spark-submit指定了之后,都去了哪里呢,
Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程,基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她,数据的管理操作都要通过编写Java代码,运行Map-Reduce,那将是一件非常头疼的事。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析,包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容,让读者对 Spark 有更深入的了解。同时,本文还提供了实践案例,让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
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
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!
打开hue.ini文件,找到【yarn_clusters】【default】,修改spark_history_server_url值。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段,第一个是Zookeeper集群的搭建,第二是Hadoop集群的搭建,第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
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。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入HBa
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。
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
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2 Streaming访问非Kerberos环境的Kafka并将接收到的数据写入Kudu。
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与
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,,
首先,熟悉spark开发的 人都知道spark的部署模式分为三种,分别为Local、Standalone、YARN,通过YARN又分为YARN-Client和YARN-Cluster,Local模式 一般就是在本地运 行Spark任务,需要Spark环境的,Standalone模式是Spark 自 身的 一种调度模式,也是需要Spark环境,YARN模式中,其实是将Spark JAR包提交到YARN上 面,由YARN去开启Contioner然后去执 行Spark的作业,这个其实只需要上传Spark Jar包和 一些依赖包。不需要在部署Spark环境(充当 一个Submit的功能,还占 用节点资源)
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢?可能很多人还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
首先安装好JDK、Scala和Maven,由于安装都比较简单,本文就不演示了,我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下:
Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时的代码,可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多,支持40多种语言。python ,R,go,scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab,2010 年开源,2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目,2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。项目是用 Scala 进行编写。 目前,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、MLib、SparkR 等子项目,Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合,在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此,Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。 大一统的软件栈,各个组件关系密切并且可以相互调用,这种设计有几个好处: 1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益。 2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行 5 到 10 套独立的软件系统了,一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。 3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。 Spark 的内置项目如下:
在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问非Kerberos环境的Kafka并将接收到的数据写入HBase。
Hadoop在整个大数据技术体系中占有至关重要的地位,是大数据技术的基础和敲门砖,对Hadoop基础知识的掌握程度会在一定程度决定在大数据技术的道路上能走多远。
作为依赖Spark的三个数据湖开源框架Delta,Hudi和Iceberg,本篇文章为这三个框架准备环境,并从Apache Spark、Hive和Presto的查询角度进行比较。主要分为三部分
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了一些关于SparkStreaming的示例《如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS》、《SparkStreaming读Kafka数据写HBase》和《SparkStreaming读Kafka数据写Kudu》以上文章
1、虚拟机安装 首先需要在windows上安装vmware和ubuntu虚拟机,这里就不多说了 vmware下载地址:直接百度搜索,使用百度提供的链接下载,这里附上一个破解码 5A02H-AU243-
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
Spark 是一个大数据运算框架,使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上 Spark 是一个通用框架,对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案: 基于流式运算的 Spark Streaming框架 基于SQL 语法的 Spark SQL框架 基于图运算的 GraphX 框架 基于人工智能与机器学习的 MLlib 框架 Spark 可运行在 Yarn 框架上,还可以运行在独立的集群,Mesos,kubernetes 等集群上面,访问HDFS,HBase,Hive等上百种数据源 Spark 支持 Scala,Java,Python及R语言的快速编写 Spark 角色分为 HMaster,Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit(简称Driver), Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行,所以在配置conf文件时,不涉及 Hadoop 相关东西,在运算时, 如果数据存储或者需要写入到HDFS时,需要指定数据读取/写入命令 如果只是Local模式运行(调试模式),可以不基于HDFS 提示:[集群在运行过程中,涉及SSH访问,所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行] Spark 集群安装 1. 配置文件修改 spart-env.xml 配置HMaster IP,端口 slave.sh 配置workers ip地址 2. 启动Spark集群 start-all.sh Spark 高可用安装 可以采用,也可以不采用,根据自身条件而定 1. 安装Zookeeper 集群及配置Zookper集群,修改HMaster IP端口为Zookeeper 地址,并且启动 spart-env.xml 2. 启动Spark 集群 start-all.sh 3. 配置HMaster StandBy 进程 并且启动 hmaster-start.sh 提交Spark Sample任务 1.spart-submit classpath jarpath Spark任务执行流程 Spark任务执行流程与Yarn任务执行流程类型 1. 首先客户端编写配置Configuration信息,打包Jar包,发起任务到HMaster 2. HMaster根据用户下发的任务信息,配置Worker个数及Worker对应的内存及CPU等,并且启动Worker; 3. Worker根据HMaster下发参数信息,并且与Client交互,获取对应的jar包等信息,然后启动Executor行数据处理(一个Worker下可以包含多个Executor) 4. 输出保存数据。 Yarn与Spark的对比 Yarn ResourceManager DataManager YarnChild (Job/Client)/ApplicationMastor Spark HMaster Worker Executor SparkSubmit SparkShell 执行 SparkShell 可以理解为Spark的交互式编程窗口,在启动SparkShell那一瞬间,Spark任务已经启动,每个Work已经分配内存及CPU,等待执行任务,一般不采用SparkShell执行任务,不推荐。 Scala编写Spark Spark对Scala的支持最好,Spark是用Scala语言开发的,所以Spark中包含了很多Scala特有的语法,这一点是其他语言所不能比拟的,所以编写Spark任务推荐使用Scala。 Spark 任务入口为SparkContext,首选需要创建SparkContent,然后就可以按照Spark任务执行流程进行编写,指定MapTask执行操作,ReduceTask执行操作,数据输入,数据输出等。
Hadoop 的概念可追溯到 2003,2004 Google2篇论文(老版三辆马车),2011年发布1.0版本,2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务,不能供给多个用户使用,对于个人用户可以满足需求,对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。
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将maven的安装包上传到centos7服务器上,并解压,然后配置系统环境变量即可
本文主要介绍了如何通过Apache Spark和Scala在Hadoop集群上实现基于文本的流式处理。首先介绍了Apache Spark和Scala的基本概念,然后详细讲解了如何利用Spark和Scala实现WordCount和FizzBuzz的示例。最后,介绍了一些实践经验,包括如何配置Hadoop和Spark环境、使用Eclipse和Maven构建Scala应用程序以及使用Kafka进行数据流处理等。
之前专门写过一篇CarbonData的文章;由CarbonData想到了存储和计算的关系。可惜碍于时间问题到现在才开始真正的尝试。
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在安装spark之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL)
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