从导航栏,选择密钥对的区域。 你可以选择任何可用的区域,不用管你的所在位置。 这个选择是很重要的,因为一些Amazon EC2资源可以在区域之间共享,但密钥对不能。...在导航窗格中,在NETWORK & SECURITY下,选择密钥对。 选择创建密钥对。 在Create Key Pairdialog框的密钥对名称字段中输入新密钥对的名称,然后选择创建。...选择 创建集群 。 对于Software Configuration字段,选择 Amazon AMI Version 3.9.0 或更高版本。...对于Applications to be installed字段,从列表中选择Spark,然后选择 Configure and add 。 您可以添加参数修改Spark的配置。...我们有三种方法创建RDD, 从一个文件或一组文件创建 从内存数据创建 从另一个RDD创建 以下是基于文件RDD的代码片段,我们使用SparkContext对象来创建。
1、将Job中所有RDD按照依赖关系构建图：DAG图（有向无环图） 2、将DAG图划分为Stage阶段，分为2种类型 ResultStage，对结果RDD进行处理Stage阶段 ShuffleMapStage...每个RDD记录，如何从父RDD得到的，调用哪个转换函数 从DAG图上来看，RDD之间依赖关系存在2种类型： 窄依赖，2个RDD之间依赖使用有向箭头表示 宽依赖，又叫Shuffle 依赖，2个...RDD之间依赖使用S曲线有向箭头表示 窄依赖（Narrow Dependency） 定义：父 RDD 与子 RDD 间的分区是一对一的，一（父RDD）对一（子RDD） Shuffle 依赖（宽依赖...1.3开始出现，一直到2.0版本，确定下来 底层RDD，加上Schema约束（元数据）：字段名称和字段类型 1）、SparkSession在SparkSQL模块中，添加MAVEN依赖 <dependency...11-[掌握]-词频统计WordCount之基于DSL编程 DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame
Spark 原理与实践 大数据处理技术栈 常见大数据处理链路 大数据处理链路从数据采集、数据处理，再到数据应用 Spark Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013...，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中） RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...在这两种情况下，都会存在未处理的属性引用(某个查询字段可能不存在，或者数据类型错误)，比如查询语句:SELECT col FROM sales,关于字段col的类型，或者该字段是否是一个有效的字段，只有等到查看该...当不能确定一个属性字段的类型或者没能够与输入表进行匹配时，称之为未处理的。Spark SQL使用Catalyst的规则以及Catalog对象(能够访问数据源的表信息)来处理这些属性。...在物理计划阶段，Spark SQL会将优化的逻辑计划生成多个物理执行计划，然后使用Cost Model计算每个物理计划的成本，最终选择一个物理计划。
那么一段程序实际上就构造了一个由相互依赖的多个RDD组成的有向无环图(DAG)。并通过在RDD上执行动作将这个有向无环图作为一个Job提交给Spark执行。理解RDD后可以避免以后走很多弯路。...最后来讲讲如何向Spark传递函数： 两种方式： 1.简单的函数：lambda表达式。 适合比较短的函数，不支持多语句函数和无返回值的语句。 ...2.def函数 会将整个对象传递过去，但是最好不要传递一个带字段引用的函数。如果你传递的对象是某个对象的成员，或者在某个函数中引用了一个整个字段，会报错。...): 6 #报错：因为在self.field中引用了整个self 7 return rdd.map(lambda s: self.field + x) 解决方法：直接把你需要的字段拿出来放到一个局部变量里...): 6 #将需要的字段提取到局部变量中即可 7 field = self.field 8 return rdd.map(lambda s: field
如何构建Row对象：要么是传递value，要么传递Seq，官方实例代码： 方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？ ? 方式二：指定下标，知道类型 ?...无法对域对象（丢失域对象）进行操作：将域对象转换为DataFrame后，无法从中重新生成它；下面的示例中，一旦我们从personRDD创建personDF，将不会恢复Person类的原始RDD（RDD...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...DataFrame=Dataset[Row]（Row表示表结构信息的类型），DataFrame只知道字段，但是不知道字段类型，而Dataset是强类型的，不仅仅知道字段，而且知道字段类型。...在生成物理计划的时候, 会经过成本模型对整棵树再次执行优化, 选择一个更好的计划。 在生成物理计划以后, 因为考虑到性能, 所以会使用代码生成, 在机器中运行。
所有RDD的转换都是lazy(惰性求值)的，RDD的转换操作会生成新的RDD，新的RDD的数据依赖于原来的RDD的数据，每个RDD又包含多个分区。...那么一段程序实际上就构造了一个由相互依赖的多个RDD组成的有向无环图(DAG)。并通过在RDD上执行动作将这个有向无环图作为一个Job提交给Spark执行。理解RDD后可以避免以后走很多弯路。...最后来讲讲如何向Spark传递函数： 两种方式： 1.简单的函数：lambda表达式。 适合比较短的函数，不支持多语句函数和无返回值的语句。...2.def函数 会将整个对象传递过去，但是最好不要传递一个带字段引用的函数。如果你传递的对象是某个对象的成员，或者在某个函数中引用了一个整个字段，会报错。举个例子： ?...解决方法：直接把你需要的字段拿出来放到一个局部变量里，然后传递这个局部变量就可以了。 ? 前面三章讲了Spark的基本概念和RDD的特性以及一些简单的命令，比较简单。
为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑；可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过...Shark的缺陷： 执行计划优化完全依赖于Hive，不方便添加新的优化策略 因为Spark是线程级并行，而MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容 Hive的实现上存在线程安全问题...DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是 没办法在编译的时候检查是否类型失败的。 上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。...DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2.
HBase Sink 回顾MapReduce向HBase表中写入数据，使用TableReducer，其中OutputFormat为TableOutputFormat，读取数据Key：ImmutableBytesWritable... * Rowkey: word * 列簇: info * 字段名称： count */ val putsRDD: RDD[(ImmutableBytesWritable...case (word, count) => // 创建Put实例对象 val put = new Put(Bytes.toBytes(word)) // 添加列...从HBase表读取数据时，同样需要设置依赖Zookeeper地址信息和表的名称，使用Configuration设置属性，形式如下： 此外，读取的数据封装到RDD中，Key和Value类型分别为...{SparkConf, SparkContext} /** * 从HBase 表中读取数据，封装到RDD数据集 */ object SparkReadHBase { def main(args
但是可以想象到，如果在代码中使用了 RDD 的 join 算子是有可能出现 有向无环图 的 DAG。对于我们组所使用的日志数据处理，主要还是集中在 有向树复杂度的 逻辑拓扑。...PS: 有向树一定是 有向无环图，有向无环图不一定都是有向树。...可以自行脑补一下 将流程抽象为拓扑能够更好的将在其中添加各种优化措施，而不是像 Hadoop MapReduce 一般将每一步的结果都写回，造成大量的浪费。...0.png 在我们的业务场景中有这种情况，将原始搜集的日志，切割出小字段，并按序排列，这个操作我称之为 归一化。并对归一化数据进行一系列操作。...以文章开头处的例子为原型 2.png 从图中可以看出，当执行到 reduceByKey 时，Shuffle 便开始了，如果你的 Spark 是一套用有 多 个节点的集群 那么首先它会在本地进行 reduceByKey
方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？...无法对域对象（丢失域对象）进行操作： 将域对象转换为DataFrame后，无法从中重新生成它； 下面的示例中，一旦我们从personRDD创建personDF，将不会恢复Person类的原始RDD（RDD...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset...DataFrame=Dataset[Row]（Row表示表结构信息的类型），DataFrame只知道字段，但是不知道字段类型，而Dataset是强类型的，不仅仅知道字段，而且知道字段类型。
数据规范假设我们采集了设备的指标信息，这里我们只关注吞吐量和响应时间，在采集之前定义数据字段和规范[throughput, response_time]，这里都定义成int类型，响应时间单位这里定义成毫秒...设置为false不提交offset，offset不被提交记录earliest还是从topic中现存最早的数据开始消费，latest还是从最新的数据消费。...所以我在第一步切分数据的时候，就将数据切分成KV的元组形式，V有两个字段，第一个是响应时间，第二个1表示一条数据。...第二步是基于窗口的reduceByKey，将窗口所有RDD的数据再一次聚合，最后在foreachRDD中获取输出4. 验证结果我们向kafka的evt_monitor这个topic中写入数据。...验证结果是没有问题的，换个角度，我们也可以从DAG来看。
[PairRDDFunctions] 对偶RDD函数类。 可用于KV类型RDD的附加函数。可以通过隐式转化得到. [ShuffleRDD] 从Shuffle中计算结果的RDD....对每个JOB的各阶段计算有向无环图(DAG)，并且跟踪RDD和每个阶段的输出。 找出最小调度运行作业,将Stage对象以TaskSet方式提交给底层的调度器。...内部含有shuffleDep字段,有相关字段记录产生多少输出 以及多少输出可用。...主要使用finalStage字段进行类型划分。 job只跟踪客户端提交的"leaf" stage，通过调用Dag调度器的submitjob或者submitMapStage()方法实现....[EventLoop] 从caller接受事件，在单独的事件线程中处理所有事件，该类的唯一子类是DAGSchedulerEventProcessLoop。
从RDD的离线计算到Streaming的实时计算；从DataFrame及SQL的支持，到MLlib机器学习框架；从GraphX的图计算到对统计学家最爱的R的支持，可以看出Spark在构建自己的全栈数据生态...选择最新的稳定版本，注意选择“Pre-built”开头的版本，比如当前最新版本是1.6.1，通常下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz文件，文件名中带“-bin-”即是预编译好的版本...假设解压到目录/opt/spark，那么在$HOME目录的.bashrc文件中添加一个PATH： 记得source一下.bashrc文件，让环境变量生效： 接着执行命令pyspark或者spark-shell...first(): 返回RDD里面的第一个值。 take(n): 从RDD里面取出前n个值。 collect(): 返回全部的RDD元素。 sum(): 求和。 count(): 求个数。...此处使用了匿名函数lambda，其本身接受一个参数v，将age字段v[2]增加3，其他字段原样返回。从结果来看，返回一个PipelineRDD，其继承自RDD，可以简单理解成是一个新的RDD结构。
pickleDf =pickleRdd.map(lambda x:column(x)) #存储到Hive中，会新建数据库：hive_database，新建表：hive_table，以覆盖的形式添加，partitionBy...用于指定分区字段 pickleDf..write.saveAsTable("hive_database.hvie_table", mode='overwrite', partitionBy=‘’) 补充存入到...partition(分区名称=分区值) # 多个分区按照逗号分开 select XXXXX # 字段名称...，跟hive字段顺序对应，不包含分区字段 from df_tmp_view""") （2）以saveAsTable的形式 # "overwrite"是重写表的模式，...如果表存在，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表 # mode("append")是在原有表的基础上进行添加数据 df.write.format("hive").mode("overwrite
宽依赖 指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，称之为「宽依赖」。 对于宽依赖，必须等到上一阶段计算完成才能计算下一阶段。 DAG 有向无环图，其实说白了就是RDD之间的依赖关系图。...RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性： Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无环图（DAG），如果RDD丢失了或者失效了...foreach 将函数应用于 RDD 中的每个元素 RDD 的创建方式 创建RDD有3种不同方式： 从外部存储系统。...从其他RDD。 由一个已经存在的 Scala 集合创建。...里面添加值即可。
(每一个Array)转为样例类(相当于添加了Schema) val personRDD: RDD[Person] = linesArrayRDD.map(arr=>Person(arr(0).toInt...//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...)).show personDF.select(col("name")).show personDF.select("name").show //2.查看 name 和age字段数据...封装数据，实现词频统计WordCount功能，从Spark 1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。...DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程）
DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...；还可以从Hive Table进行查询返回。...，只有通过解析才可以获得各个字段。...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...mysql中添加数据的module。
宽依赖指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，称之为「宽依赖」。图片对于宽依赖，必须等到上一阶段计算完成才能计算下一阶段。DAG有向无环图，其实说白了就是RDD之间的依赖关系图。...RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性：Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无环图（DAG），如果RDD丢失了或者失效了...从其他RDD。由一个已经存在的 Scala 集合创建。...表示字段的值是否有 null 值。...Coltest(line._1,line._2) }.toDS可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可。
答：1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且持有SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息...因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。...1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架，是Spark的基础。...DataFrame只知道字段，但无法确定字段的具体类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查类型是否匹配的，比如你可以对一个String进行减法操作，在执行的时候才会报错，而DataSet不仅仅知道字段...，还知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
职责 把用户程序转化为任务 用户输入数据，创建了一系列RDD，再使用Transformation操作生成新的RDD，最后启动Action操作存储RDD中的数据，由此构成了一个有向无环图(DAG)。...一个物理步骤会启动很多任务，每个任务都是在不同的数据分区上做同样的事情，任务内部的流程是一样的，如下所示： 1.从数据存储（输入RDD）或已有RDD（已缓存的RDD）或数据混洗的输出中获取输入数据...总结一下，Spark执行的流程： 用户定义RDD的有向无环图（DAG）：RDD上的操作会创建出新的RDD，并引用它们的父节点，这样就创建出了一个图。...一个步骤对应有向无环图中的一个或多个RDD（其中对应多个RDD是在"流水线执行"中发生的） 在集群中调度并执行任务：步骤是按顺序处理的，任务则独立启动来计算RDD的一部分。...特别是当RDD从数据库中读取数据的话，最好选择内存+磁盘的存储等级吧。
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