面向对象编程是一种自顶向下的程序设计方法。用面向对象方法构造软件时,我们将代码以名词(对象)做切割,每个对象有某种形式的表示服(self/this)、行为(方法)、和状态(成员变量)。识别出名词并且定义出他们的行为之后,再定义出名词之间的交互。
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
Scala是一门小众的语言,但是作者因为工作原因要以Spark作为工作中的一个重心,而Spark采用了Scala语言编写,于是萌生了认真学习Scala的念头,在学习Scala中产生了这篇Scala学习笔记,但是Scala发展之快远远超过了作者的想象。也是和Spark的迅速普及离不开关系,因此作者重新整理了Scala学习笔记,加入了Scala新的特性,希望能够对大家有所帮助,因为时间有限,能力有限,有描述不准确的地方欢迎各位指正。 1 基础使用 1.1 Scala解释器安装 首先下载Scala解释器,下载地址
如果关注 Spark 社区的同学已经知道,从 Spark 3.0 开始,就不再支持用 Scala 2.11 来编译了,Scala 2.11 相关的依赖也被 Owen 去掉了,所以如果要用 Spark 3.0 的同学就需要用 Scala 2.12 去编译打包了。
历经大约3个月时间,Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本,这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本,该版本中一些关键点如下
Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序。
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
本文主要讲解Scala的并发(并行)编程,那么为什么题目概称geotrellis使用(六)呢,主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis,具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要,就像当年参加高考或者各种考试一样,老师都会强调基础,这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark,所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言,同样要想搞明白Scala并发(并行)编程,Scala基础也很重要,没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
下载地址:https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
很期待用纯sql的形式来处理流式数据,flink 1.10推出了生产可用的 Hive 集成,拥有了更强的流式 SQL 处理能力。这次我们就来尝试一下啦~~
目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境。 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上。 image.png 本
学习一门新的编程语言时,往往会从"hello world"程序开始,而接触一套新的大数据计算框架时,则一般会从WordCount案例入手,下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例,来编写Flink代码,Flink底层源码是基于Java代码进行开发,在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外,还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序,在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
Spark 2.3.0 支持用于简洁编写函数的 lambda 表达式,你也可以使用 org.apache.spark.api.java.function 包中的类。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
由于Scala本身属于JVM下的语言,因此它能够较好地与Java项目融合在一起。在Scala中调用Java库,基本上与在Java中调用Java库的方式是相同的(反过来则未必,必将Java没有Scala中独有的语法糖)。因此,在Scala中可以非常方便地调用Spring Cloud,使其支持Spring Cloud提供的微服务基础设施,例如Eureka、Feign以及Spring Boot等。 不过仍然有几点需要注意,这些方面包括: Maven依赖 Spring的语法 Json的序列化 Maven依赖 在Sc
针对目前大家对OOM的类型不太熟悉,那么来总结一下各种OOM出现的情况以及解决方法。把各种OOM的情况列出来,然后逐一进行代码编写复现和提供解决方法。
添加一个main方法,并创建Customer类的对象,并给对象赋值,打印对象中的成员,调用成员方法
要问当下最热门的IT技术,大数据可占一席之地;要问当下最网红的IT岗位,数据分析师也必将榜上有名。二者结合,自然就是大数据分析师。所谓大数据分析,个人理解就是在传统数据分析思维和技能的基础上,加持大数据工具,而Spark作为一个优秀的分布式计算框架,自然可作为大数据分析的必备技能。进一步地,虽然Spark提供了4种主流语言,其中不乏Python这种网红,但Scala作为Spark的原生开发语言,仍不失为应用Spark开发的首选。
注意:这里建议将Scala安装到纯英文没有空格和特殊符号的路径下。避免后期使用Scala版本出现问题。
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dataframe与dataset统一,dataframe只是dataset[Row]的类型别名
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用。 本文的目标是写一个基于kafka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行。 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用。 一个Consumer应用:CusomerApp - 实现
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法,一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法,以及不使用 Receivers 的新方法(在 Spark 1.3 中引入)。它们具有不同的编程模型,性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言,这两种方法都被为稳定的API。
kafka官网:http://kafka.apache.org/documentation/
•下载Flink 1.12.2包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.12.2/flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz•Hudi编译:https://github.com/apache/hudi•git clone https://github.com/apache/hudi.git && cd hudi•mvn clean package -DskipTests注意:默认是用scala-2.11编译的 如果我们用的是flink1.12.2-2.12版本,可以自己编译成scala-2.12版本的 mvn clean package -DskipTests -Dscala-2.12 包的路径在packaging/hudi-spark-bundle/target/hudi-spark-bundle_2.12-..*-SNAPSHOT.jar•上述包打好后其他步骤可参考官网步骤:https://hudi.apache.org/docs/flink-quick-start-guide.html(注意:官网使用的是Flink 1.11.x版本,测试时报如下错误
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala
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。
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
本篇博客,Alice为大家带来关于如何在IDEA上编写Spark程序的教程。
导读:无论你的工作内容是什么,掌握一定的数据分析能力,都可以帮你更好的认识世界,更好的提升工作效率。数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外,也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程,以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。
第二步下载插件 首先启动intelliJ IDEA:在命令行终端中,进入$IDEA_HOME/bin目录,输入./idea.sh进行启动,进入如下界面,然后选择右下角“plugins”
之前博主利用业余时间,梳理了一份《SparkSQL编程系列》,奈何当时考虑不周,写的不是很详细。于是在正式开始学习了之后,决定整理一篇适合像我一样的小白级别都能看得懂的IDEA操作SparkSQL教程,于是就有了下文…
本文介绍了如何使用IntelliJ IDEA和Scala进行Spark编程,包括创建Scala和Spark项目、安装和配置Scala和Spark、编写Spark程序等步骤。
1、之前搭建的kafka,过了好久,去启动kafka,发现报如下下面的错误,有错误就要解决了。
添加 插件url: http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site
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
我自己用了 kafka 也挺久的了,关于kafka的版本规则,各个大版本的升级究竟做了哪些优化等,并没有特别的关注。
●maven-assembly-plugin和maven-shade-plugin的区别
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用。 本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么? akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。根据官方定义:akka用于r
reference case:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105768404
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" x
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在前一篇文章中,我们已经搭建好了Hadoop的群集,接下来,我们就是需要基于这个Hadoop群集,搭建Spark的群集。由于前面已经做了大量的工作,所以接下来搭建Spark会简单很多。
从年初开始进行此项工作,我和合作伙伴包亮付出了大量而艰辛的劳动。翻译中我们本着能够让所有人看明白、看懂的目的,反复修改高达五次。现基本翻译完毕,有出版意向,如果有意向欢迎联系,不甚感激!现在此文中展示其中的前言和第一章,欢迎各位博友对此翻译提出意见建议以及指导如何出版,在此谢过! 原名:The Type Astronaut's Guide to Shapeless 中文:类型编程晋级——shapeless类库使用指南 作者:Dave Gurnell(戴夫·格内尔) 翻译:魏守峰、包亮 前言 时间回到2011
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示, 主体采用 AngularJS2 进行实现,部署在 Apache 服务上。(或者可以部署在 Nginx 上) 综合业务服务:主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑,通过 Spring 进行构建,对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器:项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器,通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库:项目采用 Redis 作为缓存数据库,主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务:批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现,实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务:离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现,采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务:对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度,采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务:通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集,实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务:项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件,接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务:项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统,通过接收 Kafka 中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
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