大数据处理spark
大数据处理Spark是一种流行的开源大数据处理框架，由Apache软件基金会开发。它是一种基于内存计算的高性能计算引擎，可以用于处理大量数据集，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习等任务。
Spark的优势在于其快速的处理速度和低延迟，它可以在内存中进行数据处理，而不需要将数据写入磁盘，从而大大提高了处理速度。此外，Spark还支持多种编程语言，包括Java、Python、Scala和R等，使得开发人员可以使用自己熟悉的语言进行大数据处理。
Spark的应用场景非常广泛，包括数据挖掘、机器学习、实时流处理、大数据分析等。例如，它可以用于处理社交媒体数据、金融交易数据、医疗数据等，帮助企业和研究人员快速获取有价值的信息。
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3回答
当使用从BigQuery读取数据时，我发现它首先将所有数据复制到Google Cloud Storage。然后将这些数据并行读取到Spark中，但当读取大表时，复制数据阶段需要很长时间。那么有没有更有效的方法将数据从BigQuery读取到Spark中呢？
另一个问题:从BigQuery阅读由2个阶段组成(复制到GCS，从GCS并行阅读)。复制阶段是否受Spark簇大小的影响，还是需要固定的时间？
浏览 6提问于2017-01-04得票数 7
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1回答
我有一个卡桑德拉表，这是相当大的，现在我有火花-卡桑德拉与以下代码连接。
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark import *
import os
from pyspark.sql import SQLContext
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages com.datastax.spark:spark-cassandra-connector_2.12:3.0.1 --conf spark.cassandra.connection.host
浏览 2提问于2021-07-06得票数 1
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当我们已经有Spark的时候，Akka在SMACK架构中的作用是什么？SMACK是由Spark提供的关于数据处理的，那么我们为什么需要Akka呢？
浏览 0提问于2016-11-04得票数 0
我刚接触云和大数据，但我对它们很感兴趣，而且我在Java编程方面有丰富的经验。我目前正在做我的uni项目，用来比较Apache Spark streaming和Google Cloud Dataflow的性能。我已经阅读了很多文章，包括的比较。
我知道Spark和Dataflow的编程模型是不同的，但是由于我在这个领域的有限和新的知识，我试图理解是否仍然可以进行这种性能比较？什么类型的用例才是正确的呢？对于流应用程序，这里应该考虑哪些性能参数？
在阅读有关数据流和Spark的文章时，我也遇到了Dataproc，我还在想，在Dataproc和Spark上进行数据流和Spark之间的比较，还是在数
浏览 2提问于2016-04-19得票数 0
出于这样或那样的原因，我想安装一个与上的版本不同的。如何在安装自定义版本的Spark的同时保持与Cloud Dataproc工具的兼容性？
浏览 3提问于2018-04-12得票数 3
1回答
你好，我想处理10亿行，23列的大量数据。但在熊猫身上，我甚至无法读取数据。那么，如何在我的Dell XPS 9570计算机上处理这些数据呢？我能用spark来做这个吗？有什么建议可以在我的电脑上处理吗？
谢谢
浏览 11提问于2019-10-23得票数 0
下面是我正在尝试的高级用例。
我们有发布到Kafka主题的学生数据流，我们的模块必须以流的形式读取学生ids，并从多个来源获取每个学生的关联数据，然后为每个学生执行一些计算，并将每个学生的关联计算发布到kafka主题中。
因此，这里的问题是更好地编写一个大的Spark作业或使用Akka为每个源提供单独的服务，以便参与者可以并行工作，获取一堆学生it，并从各自的源获取数据，并执行一些簇转换和操作，最后执行与每个学生相关的计算。
或者我真的需要在这里使用Akka？Spark会在内部有效地处理这个问题吗？
感谢你在这里提出的任何想法。
浏览 2提问于2017-07-14得票数 1
我在读关于阿帕奇光束的文章。在阿帕奇光束中经历了各种跑步者。但我想知道，如果有人可以直接使用apache spark，为什么要使用带有spark runner的apache beam？
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
1回答
最近，我一直在比较火花和Flink的一个全新的项目。在这个项目中，流功能不是那么重要。对~(90) is数据进行批量分析是最重要的。稍后，我将在数据分析中应用ML和数据挖掘。
在搜索时，我发现很多文章，演示和视频声称Flink是下一代的分析解决方案。没有多少文章能为火花辩护。另一方面，星火是(或曾经？)非常流行，并广泛部署在非常大的生产系统。
我的问题是：对于我的用例来说，流并不重要，我是拥抱Flink还是从Spark2开始？
顺便说一下，我读过。这不能给我一个好的答案。
更新，2018年4月，：我们最终选择了火花。显然，除了表现之外，还有更多的问题要解决。Cloudera、Hortonwor
浏览 5提问于2017-05-19得票数 3
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我正在从Dataproc 1.2迁移到1.3。当我使用映像版本1.3在Dataproc上创建一个新的Spark集群时。我得到了
HiveMetaException: Metastore schema version is not compatible. Hive Version: 2.3.0, Database Schema Version: 2.1.0
因为数据库模式不兼容。因此，我ssh-ed到Dataproc主实例并运行
schematool -dbType mysql -upgradeSchemaFrom 2.1.0
一切都按预期进行了。然后我重新创建了一个新的Spark集群，以确
浏览 0提问于2018-07-09得票数 1
是分布式文件存储(HDFS/Cassandra/S3等)是否强制spark在群集模式下运行？若有，原因为何？
Spark是用于计算海量数据的分布式数据处理引擎。假设我在mysql中存储了大量数据，我想对这些数据进行处理。Spark从mysql读取数据，并在集群节点本身上执行内存(或磁盘)计算。我仍然不能理解为什么在集群模式下运行spark需要分布式文件存储？
浏览 3提问于2021-03-25得票数 0
为下面的字数统计程序创建的分区是10，但根据我的理解，如果我们在创建sparksession对象时设置了master("local2")，这意味着它将在本地运行2个内核，即2个分区
谁能帮我解释一下为什么我的spark代码创建了10个分区而不是2个。
代码：
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local[2]").getOrCreate();
JavaRDD<String> lines = spar
浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
我正在学习Spark，我发现我可以通过调用以下pySpark接口之一在Spark中创建临时视图：
df.createGlobalTempView("people")
df.createTempView("people")
df.createOrReplaceTempView'("people")
我可以创建一个永久视图，使其对我的spark集群中的每个用户都可用吗？如果已经为他们定义了视图，我认为这将节省人们的时间。
浏览 0提问于2018-02-01得票数 2
我是大数据的新手，目前我正在学习Apache Spark。我已经创建了一个独立的集群，在同一台机器上有一个主集群和一个从集群。SPARK_WORKER_MEMORY设置为"1g“，SPARK_LOCAL_IP指向我的ip地址。因此，我编写了一段python代码来简单地创建一个SparkSession：
from pyspark.sql import SparkSession
from time import time
def main( ):
start_time = time( )
sparkSession = ( SparkSession.builder
浏览 0提问于2017-09-08得票数 1
上下文:我想把Avro文件读入Spark作为RDD。我想知道，如果我可以访问Avro数据模式，是否可以一次解析一行Avro文件。
我正在使用pyspark来编写我的spark作业。我正在考虑使用sc.textfile来读入这个巨大的文件，如果我可以一次解析一行的话就可以进行并行解析。任何指向解析Avro文件的指针，一次一行，将非常感谢。
浏览 1提问于2015-12-12得票数 1
我一直在查找Spark和MapReduce之间的区别，我真正发现的是Spark在内存和磁盘上运行，这使得它的速度大大加快。
我还读到，MapReduce对于非常庞大的数据集更好，这仅仅是因为你可以将更多的数据加载到磁盘上而不是内存中？
但想必，使用Spark，您无论如何都会在内存和磁盘之间移动数据，因此如果内存空间不足，您可以将一些数据移回磁盘，然后引入新数据进行处理。
基本上，还有没有真正的理由继续使用MapReduce？
浏览 0提问于2018-05-02得票数 0
我对spark和talend都是新手。
但是我到处读到这两个都是ETL工具。我读到了另一个堆栈溢出答案。从另一个答案来看，我所理解的是talend确实使用spark进行大数据处理。但是，talend可以在不使用spark的情况下高效地完成spark正在做的所有ETL工作吗？或者它本质上是spark上的包装器，其中所有数据都发送到talend，实际上是放在talend内部的spark中进行处理？
我对此感到相当困惑。有人能澄清这一点吗？
浏览 23提问于2021-02-16得票数 1
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使用带有增量io包io.delta:delta-core_2.12:0.7.0镜像2.0.x创建Dataproc集群 Spark版本为3.1.1 Spark shell由以下命令启动： pyspark --conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension" \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog 执行命令以创建增量表并插入到增量sql中： spark.sql
浏览 34提问于2021-02-09得票数 4
在使用pyspark从Databricks笔记本加载数据后，我希望将alter table命令传递给我的PostgreSQL数据库。我知道我可以使用spark.read.jdbc传递查询，但在本例中，我想在数据加载后添加一个唯一约束。其目的是通过减少创建唯一索引的时间来加速到db中的数据加载过程。
浏览 22提问于2020-06-02得票数 0
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我正在使用AWS glue ETL job转换拼图格式的s3上的CSV数据。Snappy压缩镶木地板数据被存储回s3。
完整的架构:当数据被上传到s3时，如果一个lambda函数还没有运行，它会触发glue ETL job。作业在s3上持续上传胶水输入数据。Glue成功处理了100 up的数据，但当输入数据堆积到0.5到1TB时，Glue作业在长时间运行后抛出错误，例如10小时。
Traceback (most recent call last):
File "script_2018-01-08-23-01-55.py", line 60, in <module>
浏览 0提问于2018-01-09得票数 4
2回答
我有一个spark流作业，批处理间隔为2分钟(可配置)。
此作业读取Kafka主题，创建一个数据集，并在其上应用模式，然后将这些记录插入到Hive表中。
Spark作业在配置单元分区中为每个批处理间隔创建一个文件，如下所示：
dataset.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Append).insertInto(targetEntityName)；
现在传入的数据并不是那么大，如果我将批处理持续时间增加到10分钟左右，那么我最终可能只获得2-3mb的数据，这远远小于块大小。
这是Spark Streaming中的预期行为。
我正在寻找有效的方法来做一个后期处理
浏览 0提问于2018-03-20得票数 2
在学习hadoop和spark的过程中，我遇到了“分布式数据处理”和“分布式计算”。
你可否让我知道两者是相同的，还是指不同的概念？
浏览 0提问于2020-05-06得票数 0
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我指的是以下链接：
上面写着：
"Spark支持与Hive不同的用例。“
我不知道为何会这样。这是否意味着作为一个Hive用户，我不能通过Spark使用火花执行引擎？
一些问题：
Spark使用Hive查询解析器。因此，理想情况下，它将支持所有的Hive功能。
它会使用蜂巢吗？
Hive是使用星火优化器还是构建自己的优化器？
蜂巢会把乔布斯翻译成火花吗？还是使用其他的范例？
浏览 4提问于2014-08-27得票数 1
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我从CSV文件中读取数据，并提供手工编制的模式：
new StructType(new StructField[] {
new StructField("id", LongType, false, Metadata.empty(),
new StructField("foo", IntegerType, false, Metadata.empty(),
new StructField("bar", DateType, true, Metadata.empty()) });
打印模式显示：
root
|-- id: lon
浏览 6提问于2022-07-06得票数 1
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我下载了spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz包并安装在我的系统中。我想在本地模式下运行简单的apache火花代码，但是它给了我NoClassDefFoundError.。
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.conf.Configuration
谷歌之后，我发现SPAR
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
我可以在pyspark mapPartitions中使用多线程吗？ 我正在运行一个spark作业，其中我必须对每一行执行API调用。我们使用rdd map来运行python函数来进行API调用。这些API调用耗时0.01 ~ 0.5秒。 我们可以使用rdd mapParitions来运行python多线程函数吗？这意味着什么，或者为什么我们不能使用线程？ ? 注意:我们知道，Spark可能不是这项工作的最佳工具。此外，由于PyArrow依赖，我们不能使用pandas udf或矢量化。 图片来源：https://medium.com/ibm-data-science-experienc
浏览 52提问于2020-09-17得票数 3
2回答
我目前正在做一个项目，我很难理解PySpark中的Pandas是如何工作的。
我有一个星火集群，有一个主节点，8核和64 16，还有两个工作人员，每个16核和112 16。我的数据集相当大，分为七个主分区，每个分区由78m行组成。数据集由70列组成。我在其中定义了一个Pandas来对dataset执行一些操作，这些操作只能使用Python在Pandas数据基上完成。
熊猫UDF的定义如下：
@pandas_udf(schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def operation(pdf):
#Some operations
return pdf
s
浏览 1提问于2019-12-26得票数 5
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2回答
目前我们正在开发Hive，默认情况下，它使用map reduce作为MapR集群中的处理框架。现在我们希望将map reduce更改为spark，以获得更好的性能。根据我的理解，我们需要设置hive.execution.engine=spark。
现在我的问题是spark上的蜂巢目前由MapR支持吗？如果是，我们需要做哪些配置更改？
非常感谢您的帮助。谢谢
浏览 0提问于2016-08-05得票数 1
1回答
我准备了一个应用程序，我想把它部署到Spark Java后端(这个应用程序是一个React前端)。我在网上搜索过，我只找到了如何分别构建这两个东西，但我找不到如何绑定它们:我该如何做？(请耐心等待，我是Spark的新手)。
浏览 1提问于2020-03-09得票数 0
是否可以在束管道中使用星火库(如Spark.ml )？根据我的理解，您将用“Beam语法”编写管道，并让Beam使用spark作为流道在火花上执行它。因此，我看不出如何在beam中使用spark.ml。
但也许我在这里出了什么问题？是否有人已经尝试使用它，如果没有，是否存在其他ML库，以便在Beam中本地使用(除了Tensorflow Transform)？
非常感谢，乔纳森
浏览 1提问于2018-11-27得票数 1
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提前感谢你花时间阅读这篇文章，并为我糟糕的英语表示抱歉。
我正在尝试使用Spark streaming进行实时数据处理。我已经在HDP (Hortonworks Data Platform)中安装了Spark，对于我的进程，我需要为JSONparsing安装一个scala库。我在互联网上读到了很多关于它的东西，但它只是一个简单的Spark Cluster，而不是HDP和CDH这样的解决方案，我试图调整解决方案，但我不能，我没有找到任何scala文件来安装它。有没有人知道一个解决方案或者小贴士来帮助我？谢谢
浏览 0提问于2016-04-05得票数 1
1回答
我有一张蜂箱桌子，它在许多国家都有隔膜。我希望将特定的分区数据加载到我的dataframe中，如下所示：
df=spark.read.orc("/apps/hive/warehouse/emp.db/partition_load_table").where('country="NCL"' && 'county="RUS"')
这给了我一个错误，虽然我能够加载单个分区。
下面是我在hdfs中的目录结构
/apps/hive/warehouse/emp.db/partition_load_table/c
浏览 0提问于2018-10-09得票数 0
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1回答
现在，在我当前的体系结构中，我有一个模块，负责从Cassandra读写数据，以及负责下载数据。最近，我开始使用Datastax和Spark。我想对新获得的数据进行一些转换。对这个问题有什么正确的看法？我是使用我的模块存储数据并分别进行星火计算，还是使用星火流将下载的数据直接发送到Spark，并在工作中保存原始数据和转换后的数据到Cassandra？我是在操作股票报价，所以这是大量的数据连续下载和大量的转换。
浏览 3提问于2016-01-25得票数 1
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我发现在spark数据帧上进行相同的查询和相同的表查询时，Apache spark要比MySQL服务器慢得多。
那么，spark在哪里比MySQL更有效呢？
注意:在一个包含100万行的表上进行了尝试，所有10列的类型都是text。
json中的表大小约为10 is
使用独立的pyspark笔记本电脑，配备至强16核和64 on内存，位于同一服务器MySql上
一般来说，我想知道在目标数据大小方面何时使用SPARK与SQL server的指导原则，以便从分析查询中获得真正快速的结果。
浏览 0提问于2016-06-19得票数 0
1回答
我们刚刚有人向我们声称，由于可靠性的原因，我们应该避免在Databricks中使用Spark SQL库。我从来没有遇到过使用这个库的问题(尽管我还在spark/Databricks的新手区域)，有人能澄清吗?或者他们是在试图引导我们走上花园小路？
浏览 0提问于2020-12-02得票数 0
我使用的是以独立模式配置的Spark2.2.0集群。集群有2台八位数核心机器。此群集只用于火花作业，没有其他进程使用它们。我有大约8个星火流应用程序运行在这个集群上。
我显式地将SPARK_WORKER_CORES (在Spark-env.sh中)设置为8，并使用全执行器核心设置为每个应用分配一个核心。此配置减少了并行处理多个任务的能力。如果一个阶段在有200个分区的分区RDD上工作，那么一次只执行一个任务。我想让Spark做的是为每个作业和进程并行启动单独的线程。但是我找不到一个单独的火花设置来控制线程的数量。
所以，我决定在每台机器上玩一玩，把每台机器上的核心数量(即火花-env.sh中的
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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1回答
在我看来，这两个相关的参数是spark.default.parallelism和spark.cores.max。
spark.default.parallelism设置内存中数据的分区数，spark.cores.max设置可用的CPU核心数。然而，在传统的并行计算中，我会专门启动一些线程。
无论可用内核的数量如何，每个分区都会启动一个线程吗？如果有100万个分区，那么Spark是否会将线程数量限制在可用内核数量的合理倍数上？
线程数是如何确定的？
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
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1回答
对于小型s3输入文件(~10 is )，glue ETL作业工作正常，但对于较大的数据集(~200 is)，作业失败。
添加部分ETL代码。
# Converting Dynamic frame to dataframe
df = dropnullfields3.toDF()
# create new partition column
partitioned_dataframe = df.withColumn('part_date', df['timestamp_utc'].cast('date'))
# store the data in
浏览 1提问于2017-11-24得票数 4
1回答
Hadoop不是为进行更新而设计的。我尝试了用hive，它必须做插入覆盖，这是一个昂贵的操作，我们也可以做一些工作，使用地图还原，这也是一个昂贵的操作。
是他们的任何其他工具或方法，我可以用它来做frequent updates on Hadoop，或者我可以用spark来做同样的事情。请帮助我，我没有得到足够的信息，即使在谷歌100次。提前谢谢。
浏览 1提问于2014-06-19得票数 0
1回答
我有一个火花应用程序，我需要应用到不同的文件，并尽快得到结果，因此，为了做到这一点，我创建了一个python模块，它将准备文件，然后启动不同的火花提交作业。
在继续之前，我将稍微解释一下火花提交如何启动一项工作。
本机星星之交的启动库在临时目录中创建一个临时文本文件，其中包含要执行的命令，以获得更多详细信息。该文件的路径具有以下语法：.../AppData/Local/Temp/spark-class-launcher-output-{RANDOM_VALUE}.txt，其中RANDOM_VALUE似乎是一个随机数。
问题是，当我同时启动多个火花作业时，RANDOM_VALUEs会发生冲突，因
浏览 0提问于2019-02-28得票数 0
我试着写这个
package org.apache.spark.h2o.utils
import water.fvec.{NewChunk, Frame, Chunk}
import water._
class Miss extends MRTask{
override def map(c: Chunk, nc: NewChunk): Unit = {
for (row <- 0 until c.len()) {
if( ){
nc.addNum(1)
}
else
nc.addNum(0)
}
浏览 2提问于2015-10-28得票数 0
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其他人在Azure集群上都有此错误消息
'This cluster's runtime version is out of support. Select a new runtime and restart this cluster. [Learn more]'
(“学习更多”引导到这个站点：)
集群上有以下属性/版本：
DBR 6.5 ML
Spark 2.4.5
Scala 2.11
对于这个错误消息，我自己能做些什么吗?或者我应该联系管理员谁可以更新集群，或者类似的事情？
浏览 1提问于2020-12-03得票数 2
我希望将Spark (安装在机器1上)与连接器一起用于不同的数据存储，如HBase、Hive、Cassandra和MySQL (安装在机器2上以执行Min/Max、averaging等简单的分析)。
我的问题是:这些查询是在Machine1或Spark上处理的，只是作为一个接口来执行不同的分析，而是在数据存储端(即。机器2)？
浏览 1提问于2021-08-25得票数 1
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谁能提供一些指导，为什么我们要使用Hadoop，而现在Spark是可用的？众所周知，Spark最初是为了解决Hadoop的局限性而创建的？
谢谢。
浏览 24提问于2020-05-26得票数 0
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我正在学习本教程：https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/intro-to-azure-databricks/4-using-notebooks
在本教程中，我们创建了如下所示的数据库：
%sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS Databricks;
USE Databricks;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS AirlineFlight
USING CSV
OPTIONS (
header="true",
delimiter=",",
i
浏览 0提问于2019-12-29得票数 2
1回答
我正在通过JDBC将数据从MYSQL服务器加载到Spark，但我需要在加载数据后关闭该连接。关闭连接的确切语法是什么？
df_mysql = sqlContext.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://***/****”,
driver="com.mysql.jdbc.Driver",
dbtable="((SELECT jobid, system, FROM Jobs LIMIT 500) as T)",
user=“*****”,
password=“***
浏览 13提问于2016-09-17得票数 1
1回答
我们正在使用Spark 2.4.5在Kubernetes集群上运行一个星火流应用程序。应用程序通过Kafka主题接收大量数据(每个3ms有一条消息)。正在使用4个执行器和4个kafka分区。
在运行过程中，驱动程序脚的内存不断增加，直到被K8s以“OOMKilled”状态杀死为止。执行者的记忆并不面临任何问题。
当使用以下命令检查驱动程序pod资源时：
kubectl top pod podName
我们可以看到内存增加，直到达到1.4GB，并且吊舱被杀死。
但是，在Spark上检查驱动程序的存储内存时，我们可以看到存储内存没有得到充分使用(50.3 KB / 434 MB)。驱动程序的存储内
浏览 4提问于2020-08-14得票数 9
2回答
我正在使用Spark SQL从Spark应用程序的Cassandra中检索数据。数据以DataSet的形式检索。但是，我需要使用javaRDD()函数将此dataset转换为JavaRDD。它可以工作，但是需要大约2个小时。是否有一些参数需要调整以增强这次的性能？
浏览 1提问于2017-08-19得票数 0
1回答
我正在处理一个用例，在这个用例中，我必须处理大量数据(多个表)，并试图将其作为批处理作业提交给Dataproc集群(PySpark)。
我的代码看起来像这样
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import SparkSession
def readconfig():
#code to read a yaml file
def func(filename, tabname):
sc = SparkContext("local",
浏览 4提问于2020-06-20得票数 1
1回答
使用库的MongoDB查询筛选器
、、、、
我正在尝试使用Stratio‘Spark 查询一个集合。我跟随线程开始工作，目前正在运行以下代码：
reader = sqlContext.read.format("com.stratio.datasource.mongodb")
data = reader.options(host='<ip>:27017', database='<db>', collection='<col>').load()
这将把整个集合加载到Spark中，而且由于集合很大，这需要很长的时间。是否有任何方法来指定查询筛选
浏览 5提问于2016-06-10得票数 3
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