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。...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...SparkStreaming工程 ---- 1.使用Intellij工具创建一个Maven工程，pom.xml文件如下 org.apache.hbase...-1.0-SNAPSHOT.jar （可向右拖动） 运行如下截图： [hfvdvpimt6.jpeg] 3.插入HDFS的/sparkdemo目录下生成的数据文件 [0b6iqzvvtf.jpeg] 查看目录下数据文件内容...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
其他Spark示例代码执行以下操作： 读取流媒体代码编写的HBase Table数据 计算每日汇总的统计信息 将汇总统计信息写入HBase表 示例数据集 油泵传感器数据文件放入目录中（文件是以逗号为分隔符的...Spark Streaming将监视目录并处理在该目录中创建的所有文件。（如前所述，Spark Streaming支持不同的流式数据源;为简单起见，此示例将使用CSV。）...以下是带有一些示例数据的csv文件示例： [1fa39r627y.png] 我们使用Scala案例类来定义与传感器数据csv文件相对应的传感器模式，并使用parseSensor函数将逗号分隔值解析到传感器案例类中...[mt01r4ub58.png] 下面的函数将Sensor对象转换为HBase Put对象，该对象用于将数据行插入到HBase中。...（directory）方法创建一个输入流，该输入流监视Hadoop兼容的文件系统以获取新文件，并处理在该目录中创建的所有文件。
注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile[ keyClass, valueClass](path)。...注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值...1.在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压。...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...读取电影评分数据，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中 val ratingRDD: RDD[String] = spark.read.textFile("datas/ml-1m/ratings.dat...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...文件中 // 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中...附录一、创建Maven模块 1）、Maven 工程结构 2）、POM 文件内容 Maven 工程POM文件中内容（依赖包）： <!
._ - step5、保存结果数据 先保存到MySQL表中 再保存到CSV文件 无论是编写DSL还是SQL，性能都是一样的，注意调整参数：Shuffle是分区数目 spark.sql.shuffle.partitions...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...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用...通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii).
与HBase交互概述 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如下两个场景： Spark如何从HBase数据库表中读（read...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。...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：...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。 ...{SparkConf, SparkContext} /** * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数 * -a.
05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...： 数据处理分析步骤如下： 将分析结果，分别保存到MySQL数据库表中及CSV文本文件中。...读取电影评分数据，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中 val ratingRDD: RDD[String] = spark.read.textFile("datas/ml-1m/ratings.dat...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...文件中 // 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...注意：使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂，同时 SparkSQL 集成了很好的处理 JSON 文件的方式，所以实际应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。... 注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例 如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值...在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压....如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
引言： Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。...,gender:String,age:Int)) //导入user_info.csv文件并指定分隔符 vallines = sc.textFile("/path/user_info.csv").map...NOSQL 数据库：Hbase，MongoDB SparkSQL Flow TextFile Source textfile 为读取文本文件，把文本文件每行按照 delimiter 指定的字符进行切分...Prepare round 可做插入（insert）动作，after round 可做更新 （update）动作，相当于在数据库表中从执行开始到结束有了完整的日志记录。...查询操作通过换库使用新库，这中操作一般适合数据量比较大，数据更新频率较低的情况。如果目标库是 HBase 或者其他 MPP 类基于列式的数据库，适当的可以更新。
) } } 案例七：广播变量和累加器案例 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数 -a....在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息
---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析...{JdbcRDD, RDD} /** * Author itcast * Desc 演示使用Spark将数据写入到MySQL,再从MySQL读取出来 */ object SparkJdbcDataSource...: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list, numSlices = 2) // 将数据写入到HBase表中, 使用saveAsNewAPIHadoopFile...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...设置Spark Application使用Kryo序列化，性能要比Java 序列化要好，创建SparkConf对象设置相关属性，如下所示： 范例演示：从HBase表读取词频统计结果，代码如下 package
并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。...本文将分两部分介绍，第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作；第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中，反之，HBase 中的表又是如何以 RDDs...插入、查询、扫描、删除操作 HBase 上的操作都需要先创建一个操作对象Put,Get,Delete等，然后调用Table上的相对应的方法 try{//获取 user 表val table = conn.getTable...到表模式的映射 在 HBase 中的表 schema 一般是这样的： row cf:col_1 cf:col_2 而在Spark中，我们操作的是RDD元组，比如(1,"lilei",14...saveAsHadoopDataset方法写入HBase localData.saveAsHadoopDataset(jobConf) 读取 HBase Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext
什么是DataFrame 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。...前置条件：导入隐式转换并创建一个RDD 1....Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...在这里插入图片描述 注意：如果你使用的是内部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用HDFS作为路径，那么需要将core-site.xml...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，
通过读取外部文件方式生成 在一般开发场景中，Spark 创建 RDD 最常用的方式，是通过 Hadoop 或者其他外部存储系统的数据集来创建，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase...通过 SparkContext 的 textFile() 方法来读取文本文件，创建 RDD ： val file = sc.textFile("/spark/hello.txt") 读取外部文件方式创建...RDD 其中， textFile() 方法的 URL 参数可以是本地文件路径、HDFS 存储路径等，Spark 会读取该路径下所有的文件，并将其作为数据源加载到内存，生成对应的 RDD。...")) textFile() 方法创建了名为 initialRDD 的 RDD，但此时其仅指向文件位置，并未将日志文件 hbase-hadoop100.out 加载到内存中。...filter() 方法在 initialRDD 的基础上创建了名为 errorRDD 的 Transformation RDD，并使用匿名函数传递筛选条件。
作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！...创建DataFrame/DataSet Spark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种： 第1种....toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._...可以发现以上三种方法都可以成功创建DataFrame/DataSet，接下来讲解的是在利用SparkSQL花式查询数据。 2.....toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._
由外部存储系统的数据集创建，包括本地文件系统，还有Hadoop支持的数据集，如HDFS，HBase sc.textFile("hdfs://iZm5ea99qngm2v98asii1aZ:9000/README.txt...(n)：返回前几个的排序 saveAsTextFile(path)：将数据集的元素以 textfile 的形式保存 到 HDFS 文件系统或者其他支持的文件 系统，对于每个元素，Spark 将会调用 toString...saveAsObjectFile(path)：用于将 RDD 中的元素序列化成对象， 存储到文件中。...先将自定义的类型通过第三方库转换为字符串，在同文本文件的形式保存到RDD中 SequenceFile 文件输入输出(Shell) SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的.../bin/spark-shell 读取数据，创建DataFrame 我的hdfs上/cbeann/person.json { "name": "王小二", "age": 15} { "name"
MySQL数据源 保存数据RDD到MySQL表中，考虑性能问题，5个方面 考虑降低RDD分区数目 针对分区数据进行操作，每个分区创建1个连接 每个分区数据写入到MySQL数据库表中...Wide Dependency） 定义：父 RDD 中的分区可能会被多个子 RDD 分区使用，一（父）对多（子） 05-[掌握]-Spark 内核调度之DAG和Stage 在Spark...Count = 3 在1个Spark Application应用中，如果某个RDD，调用多次Action函数，触发Job执行，重用RDD结果产生过程中Shuffle数据（写入到本地磁盘），节省重新计算...- 在1.5版本时开始Tungsten钨丝计划，引入UnSafe Shuffle优化内存及CPU的使用 - 在1.6中将Tungsten统一到Sort Shuffle中，实现自我感知选择最佳Shuffle...、构建SparkSession实例对象，设置应用名称和运行本地模式； 第二步、读取HDFS上文本文件数据； 第三步、使用DSL（Dataset API），类似RDD API处理分析数据； 第四步、
具体到我们实际的项目需求中，有一个典型的场景，通常会将Hive中的部分数据，比如热数据，存入到HBase中，进行冷热分离处理。...我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式： 通过HBase的put API进行数据的批量写入 通过生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据存入HBase...HBase的数据最终是以HFile的形式存储到HDFS上的，如果我们能直接将数据生成为HFile文件，然后将HFile文件保存到HBase对应的表中，可以避免上述的很多问题，效率会相对更高。...本篇文章主要介绍如何使用Spark生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据导入到HBase中，并附批量put数据到HBase以及直接存入数据到HBase中的实际应用示例。 1....此外，如果我们在使用Spark（或者其他计算引擎）读取HBase表数据时，如果效率相对低，比如：Spark读取HBase时会根据region的数量生成对应数量的task，导致相同数据量下，会比直接读取Hive
对于一个日志文件，如果只有这么几行数据，我们一般会采用这样的处理方式 读取一行日志 抽取手机号和流量字段 累加到HashMap中 遍历输出结果 如果数据量变得很大呢，比如一个日志文件里面有几个GB数据，...HBase和Hive在大数据架构中处在不同位置，HBase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...与Hadoop无缝连接 Spark可以使用YARN作为它的集群管理器 读取HDFS,HBase等一切Hadoop的数据 Spark整体架构 Spark提供了多种高级工具，如： Shark SQL...Spark可以访问存储在HDFS、 Hbase、Cassandra、Amazon S3、本地文件系统等等上的数据，Spark支持文本文件，序列文件，以及任何Hadoop的InputFormat。...如果持久化无谓的RDD，会浪费内存（或硬盘）空间，反而降低系统整体性能 RDD依赖关系 RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。
12、hbase模糊查询 惰性操作/延迟计算（Lazy Evaluation） RDD的创建和转换方法都是惰性操作，并不会立即执行 例如，当使用SparkContext的textFile方法从HDFS...中读取文件时，Spark并不会马上从硬盘中读取文件，数据只有在必要时才会被加载 Spark仅仅记录了这个RDD是怎么创建的，在它上面进行操作又会创建怎样的RDD等信息，为每个RDD维护其血统信息，在需要时创建或重建...RDD Spark对RDD的计算，在第一次使用action操作的时候才会执行 Spark通过内部记录metadata表，以表明transformations操作已经被响应了 缓存 回顾RDD的创建有两种方法...，可以从存储系统中读取数据，也可以从现有RDD（集合）的转换操作而来 默认每次在RDDs上面进行action操作时，Spark都遍历这个调用者RDD的血统关系图，执行所有的转换来创建它重新计算RDDs...如果想要重复利用一个RDD（直接利用之前计算出的某个RDD结果），可以使用cache()/persist() cache 把RDD存储在集群中执行者的内存中，实际上是将RDD物化在内存中 persist
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