：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
在Spark 2.1中，有两个LSH估计器： 基于欧几里德距离的BucketedRandomProjectionLSH 基于Jaccard距离的MinHashLSH 我们需要对词数的实特征向量进行处理，...准备特征向量 MinHash用于快速估计两个数据集的相似度，是一种非常常见的LSH技术。在Spark中实现的MinHashLSH，我们将每个数据集表示为一个二进制稀疏向量。...在这一步中，我们将把维基百科文章的内容转换成向量。...想要在Spark 2.1中进行其它使用LSH的练习，还可以在Spark发布版中运行和BucketRandomProjectionLSH、MinHashLSH相关的更小示例。...性能测试 为了衡量性能，我们在WEX数据集上测试了MinHashLSH的实现。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
[best-practices-import-data-spark-nebula-graph] 本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写 1.前言 图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈...即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包...但是和官方 @darionyaphet 沟通后，发现我这种做法其实是对数据源进行了修改，用户传 array 等不支持的类型时，应该报错而不是转换类型（这个确实，一开始只考虑到了逻辑上跑通以及自己这边业务的使用
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...上图描述了以上两个时机下，是如何： 将 batch cleanup 事件写入 WAL 中 清理过期的 blocks 及 batches 的元数据 清理过期的 blocks 数据（只有当将 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
前言最近在使用 Spark Streaming 进行实时数据处理时，遇到了一个因状态转换不当引发的空指针异常（NullPointerException）。...问题现象我们的业务场景是：从 Kafka 中消费实时日志数据，并对每个用户的访问行为进行聚合统计，例如计算用户访问次数、停留时间等。...这个异常发生在我们尝试访问某个状态对象中的字段时，但此时该对象为 null。这显然不符合预期，因为我们已经在代码中做了初步的空值判断。...总结本次问题源于 Spark Streaming 中 updateStateByKey 的状态管理机制，特别是在状态未被正确初始化或序列化失败的情况下，容易引发空指针异常。...通过详细的日志追踪、代码调试以及对状态类的序列化处理，我们最终解决了这一问题。在日常开发中，尤其是使用 Spark Streaming 处理有状态的流数据时，应格外注意状态的初始化和序列化问题。
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...这在大数据业务中基本相当于是免费的午餐：带来巨大性能提升的同时，又不会对大部分业务端的用户造成负面影响。...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...)) table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD...取值与写入HBASE的时候，引入外部变量无法序列化。。。。。。...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题： （a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人...（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。
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。...原始数值指标：由事件带出的数值指标，在定比数据级别（ratio level)，可以直接进行算数运算 示例：Clicks，GMB，Spend，Watch Count等 对于一个广告系列中，我们可以直接将广告系列中的产品的...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...二、DataFrame的 API 和Spark SQL中的 union 行为是不一致的，DataFrame中union默认不会进行去重，Spark SQL union 默认会进行去重。...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在我们的例子中，我们想要将每种日志级别的日志个数输出成一个表，所以使用以下代码： 123456 import org.apache.spark.sql.Rowval result = sqlContext.sql...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...这个部分涉及到 Spark 底层原理，很难堂堂正正地解决，只能采取取巧的办法。不能再 executors 使用类，那么我们可以用对象嘛。
，SparkSQL，SparkStreaming等，Spark专栏地址.欢迎小伙伴们订阅 常用算子合集 Spark中的算子概述 转换算子与行动算子的区别于联系 常见的转换算子汇总 map算子 flatMap...都会重新计算, 转换算子与行动算子的区别于联系 转换算子是spark中的一种操作，用于从一个RDD转换成另一个RDD，它可以被用来创建新的RDD，也可以被用来转换已有的RDD。...行动算子是spark中的另一种操作，它们用于从一个RDD中收集数据，或者从一个RDD中计算结果，如collect、reduce、count等。...行动算子可以基于RDD的转换算子的结果来进行计算，也可以基于一组RDD来进行计算。 总之，转换算子和行动算子之间有着紧密的联系，转换算子用于创建RDD，行动算子用于从RDD中收集数据和计算结果。...常见的转换算子汇总 map算子 Map 将RDD的数据进行以一对一的关系转换成其他形式 输入分区与输出分区一对一 collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,便于观察 适用于小型数据
() { Student student = new Student("bennyrhys",158 ); return student; } 在pom.xml...： JSON：fastJson的解析器，用于JSON格式字符串与JSON对象及javaBean之间的转换。...调用toJSONString方 法即可将对象转换成 JSON 字符串，parseObject 方法则反过来将 JSON 字符串转换成对象。...允许转换预先存在的无法修改的对象（只有class、无源代码）。 Java泛型的广泛支持。 允许对象的自定义表示、允许自定义序列化类。...jSONObject = JSONObject.parseObject(String); JSONArray jsonArray= JSONArray.parseArray(String); 2、JSONObject中的数组提取为
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...每一层都有其独特的功能和操作，确保数据可以在不同的网络设备间顺利传输。在这四层中，帧主要在网络接口层发挥作用。网络接口层，也有时被称为链路层或数据链路层，是负责网络物理连接的最底层。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...虽然在高级网络编程中很少需要直接处理帧，但对这一基本概念的理解有助于更好地理解网络数据的流动和处理。例如，使用Python进行网络编程时，开发者可能会使用如socket编程库来处理网络通信。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。
经过这些年来的发展，Spark在大数据行业中的市场占有率也在不断提高，能够自己独立支持集群运，还能够与Hadoop生态集成运行，因此受到大家的广泛欢迎。...今天加米谷学院就来为大家来聊一聊，Spark在大数据生态当中的定位。 ?...Spark对于分布式大数据的抽象处理，让使用者不必像写MapReduce一样，太过于关注底层的实现逻辑，而是在处理层次上投入更多精力。...Spark的工作需要配合存储层，举例来说就像Hadoop中的HDFS分布式文件存储或者MongoDB、Cassandra这种类型数据库来完成。...了解Spark在大数据生态当中的定位。
topic中的每个message只能被多个group id相同的consumer instance(process或者machine)中的一个读取一次。...，某topic中的message在同一个group id的多个consumer instances件分布，也就是说，每个instance会得到一个互相之间没有重合的被获取的全部message的子集。...这是因为在Kafka，message 在consumer instance之间被分发的最小单位是partition。...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。
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