两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同,在我们实践过程中,在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点,并讨论在这些特点之下,对应的测试策略应该是怎么样的。
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径,两种方式设置Checkpoint Location位置:
连续处理(Continuous Processing)是“真正”的流处理,通过运行一个long-running的operator用来处理数据。
eBay 智能营销部门致力于打造数据驱动的业务智能中台,以支持业务部门快速开展营销活动。目前在我们正在构建一个基于eBay站外营销的业务全渠道漏斗分析指标,涉及近十个营销渠道、数十张数据源表,每天处理的数据达到上百TB。由于业务复杂、数据源异构、指标计算逻辑频繁变更、数据体量巨大,如何快速完成数据处理开发任务是一个巨大的挑战。在长时间的生产实践中,我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范,来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码,提升整体开发效率。
最近工作有点忙,所以文章更新频率低了点,希望大家可以谅解,好了,言归正传,下面进入今天的主题: 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下: scala2.11.8 spark2.1.0 hbase1.2.0 公司有一些实时数据处理的项目,存储用的是hbase,提供实时的检索,当然hbase里面存储的数据模型都是简单的,复杂的多维检索的结果是在es里面存储的,公司也正在引入Kylin作为OLAP的数据分析引擎,这块后续有空在研究下。 接着上面说的,hbase存储着一些实时的数据,前两周新需求
在单机模式下执行成功的spark程序,在yarn上面就报错。异常信息如下: 1 14/08/14 02:05:42 INFO DAGScheduler: Completed ResultTask(2, 0) 2 14/08/14 02:05:42 INFO DAGScheduler: Stage 2 (saveAsTextFile at FileUtil.scala:114) finished in 0.179 s 3 14/08/14 02:05:42 INFO SparkContext: Job
Micro-Batch Processing:100ms延迟 ,Continuous Processing:1ms延迟
动态 UDF的使用最简单,用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据,以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能,可以经济高效地处理任意规模的流数据,同时具有很高的灵活性,让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis,您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据,也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis,您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应,无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
使用Spark构建索引非常简单,因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集,相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引,Spark具有更灵活的api操作,性能更高,语法
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
Linkis是一款优秀的计算中间件,他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案,让大数据变得更加简单易用,同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间,我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案,他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题,让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现,我觉得他也是一种数据存储方案,所以我也希望它能够由Linkis来进行管理,这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
点赞之后,上一篇传送门: https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建,请参考这个链接: http://qindongliang.iteye.com/blog/2224797 注意提交作业,需要使用sbt打包成一个
最近有很多人问我,大数据专业有什么好的毕设项目,我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
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。
针对第一个问题,就是ETL技术-数据的抽取,清洗,加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据,需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件,多种数据库,每个数据库有很多节点等,这些问题如何解决。第二是时间问题,如果这个ETL过长需要半个月时间,那么就没有意义的。
1:拷贝”\资料\oracle连接驱动ojdbc8-12.2.0.1.jar”文件到本地磁盘任意目录
现在大数据这么火,各行各业想转行大数据,那么问题来了,该往哪方面发展,哪方面最适合自己?
将每批次数据状态,按照Key与以前状态,使用定义函数【updateFunc】进行更新,示意图如下:
前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习,为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效率。 美团最初的数据处理以Hive SQL为主,底层计算引擎为MapReduce,部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展,单纯的Hive S
目录 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 二、创建包结构 三、编写工具类加载配置文件 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 在公共模块的resources目录创建配置文件:config.properties # CDH-6.2.1 bigdata.host=node2 # HDFS dfs.uri=hdfs://node2:8020 # Local FS local.fs.uri=file:// # Kafka kafka.broker.host=node2 kafka.broker.port=9
Flink是一个分布式大数据计算引擎,可对有限流和无限流进行有状态的计算,支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中,Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序,一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群,该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说,Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据,然而建立这么一个应用需要解决多个问题:
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集,将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下,拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL。其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎;但是后来Spark提供了Shark;再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级,而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件,本文将继续构建训练数据特征并构建模型。
Spark 本身在数据处理流程里占据非常重要的地位,而在人工智能的战场,传统 Spark 能带来什么呢?
最近一周,硅谷的明星创业公司Palantir完成了最新一轮4.5亿美金的融资,估值超过200亿美金。大数据,以及之后的数据挖掘和智能分析,让Palantir拿到大笔政府、军队合同。坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获的过程中,Palantir的数据分析乃幕后英雄,这大数据,可真厉害。 毫无疑问,大数据的热潮在未来的一段时间会继续升温。然而,「大数据」究竟需要哪些职位?这些职位有什么发展方向?需要什么技能? 大家却未必清楚。 那么今天包子面试培训就带大家对大数据就业市场一探究竟。 薪水有多高? 据美权威网站pays
在这篇博文中,我们介绍了 Spark-Lineage,这是一种内部产品,用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
•实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践•后续应用规划及展望
文/张伟德,曲宁,刘少山 导读:本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统,把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题,在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力,使用YARN对异构资源做分配,支持Multi-Tenancy,让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破,特别在语音和图像识别应用上有质的飞跃,已经被验证能够使用到许多业务上。如何大规模分布式地执行深度学习程序,使其更好地支持不同的业务线成为当务之急。
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现,那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
首先,学习SparkStreaming流式计算模块,以批处理思想处理流式数据,进行实时分析。
岁月如割,2016距离我们只有几个“双xx”购物节之遥,对于“开发狗”来说,如死亡丛林飞跃般的练级之旅注定颠沛流离,命运多舛。是时候抬头看路了,下面我们为大家大胆假设一下2016的七大开发趋势。 一、容器技术(Container)将统治世界 毫无疑问当红炸子鸡Docker将度过叛逆青春期,变得更加成熟稳重,给人以安全感,更容易管理。 二、Java将加速衰落 虽然还有很多招聘说明中要求Java技能,Java也依然是目前主流的“吃饭”语言,但实际上这些企业热心的是Spark、Node.js或MongoDB,他们
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论: 实践背景 该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需求、架构需求,分别如下所示: 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况,如下所示: 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做,我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据,结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
对于 Python 环境下开发的数据科学团队,Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路,但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架,它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器,仍然带来了学习门槛,其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述,我们下面将对比这两个技术方案。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者,下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中,Spark是最火的一个,特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与,使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API,类似于R和Pandas的发现,使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
Moonbox是一个DVtaaS(Data Virtualization as a Service)平台解决方案。它基于数据虚拟化设计思想,致力于提供批量计算服务解决方案。Moonbox负责屏蔽底层数据源的物理和使用细节,为用户带来虚拟数据库般使用体验,用户只需通过统一SQL语言,即可透明实现跨异构数据系统混算和写出。此外Moonbox还提供数据服务、数据管理、数据工具、数据开发等基础支持,可支撑更加敏捷和灵活的数据应用架构和逻辑数仓实践。
使用ClickHouse分析物流指标数据,必须将数据存储到ClickHouse中。
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