年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...-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...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。 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
相信大家都听说过火的不能再火、炒得不能再炒的新一代大数据处理框架 Spark. 那么 Spark 是何方神圣？为何大有取代 Hadoop 的势头？Spark 内部又是如何工作的呢？...还是从 Hadoop 处理海量数据的架构说起，一个 Hadoop job 通常都是这样的： 从 HDFS 读取输入数据； 在 Map 阶段使用用户定义的 mapper function, 然后把结果写入磁盘...Hadoop job 进行了多次磁盘读写，比如写入机器本地磁盘，或是写入分布式文件系统中（这个过程包含磁盘的读写以及网络传输）。...性能优秀 Spark 没有像 Hadoop 一样使用磁盘读写，而转用性能高得多的内存存储输入数据、处理中间结果、和存储最终结果。...如此强大，如此开放，基于 Spark 的操作，应有尽有。 Hadoop 的 MapReduce 为什么不使用内存存储？选择依赖 HDFS，岂不给了后来者据上的机会？ 历史原因。
Spark的主要特性是它的内存中集群计算，从而不再需要读写HDFS，提高了应用程序的处理速度，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。...Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储，另一个是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此它仅使用Hadoop进行存储。...此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。 RDD 是不可变的。...HDFS等文件系统里，因而有效减少了IO开销；或者在交互式查询场景下，预先将表缓存到该存储系统上，从而可以提高读写IO性能。...- hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系 - spark用户提交的任务成为application
快速入门 1、Spark 内核调度（理解） 了解Spark框架如何执行Job程序，以词频统计WordCount程序为例，如何执行程序 RDD 依赖 DAG图、Stage阶段 Shuffle...Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...RDD时间，提升性能。...具体各阶段Shuffle如何实现，参考思维导图XMIND，大纲如下： 07-[掌握]-Spark 内核调度之Job 调度流程 当启动Spark Application的时候，运行MAIN函数，首先创建...Executor内存往往是CPU核数2-3倍 分析网站日志数据：20GB，存储在HDFS上，160Block，从HDFS读取数据， RDD 分区数目：160 个分区 1、RDD分区数目160，那么
可以快速启动读取内存进行计算 hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系 spark的迭代计算都是在内存中进行的...当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件，或者超过指定时间的话也形成一个文件 文件都是存储在datanode上面的，namenode记录着datanode的元数据信息，而namenode的元数据信息是存在内存中的...hbase：修改 hbase-env.sh配置java环境变量和是否使用自带的zk hbase-site.xml配置hdfs上数据存放路径，zk地址和通讯超时时间、master节点 regionservers...hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系。...flume可以实时的导入数据到hdfs中，当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件，或者超过指定时间的话也形成一个文件。
本文将介绍DAG模型的作业流计算任务在TDW Spark与Pig上的实现对比，相比于Pig，TDW Spark执行时间缩短8倍，计算节约45%。...这样网络和磁盘的开销、以及MapReduce作业和Task启动的调度资源开销，将会使得整个作业流运行时间增大，作业成本增加，随着Job DAG图越复杂，这样的缺点就越明显。...相比Pig的MapReduce作业流，Spark减少了HDFS作为中间层的读写开销，整个Spark作业只需要读、写HDFS各一次。...对比Spark和Pig的运行结果，Spark的运行时间和计算成本比Pig都有明显减少，DAG模型减少了HDFS读写、cache减少重复数据的读取，这两个优化即能减少作业运行时间又能降低成本；而资源调度次数的减少能提高作业的运行效率...对比Spark在不同计算资源下的结果，可以看到随着使用的Executor数目增多，Spark的运行时间得到了减少，但是计算成本也随之增大。
背景 主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等....分析挑战 在应用程序级别关联大量进程的指标 在分布式环境中，多个 Spark 应用程序运行在同一台服务器上，每个 Spark 应用程序都有大量的进程（例如数千个执行程序）在许多服务器上运行....例如，如果我们在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) NameNode 上遇到高延迟，我们希望检查从每个 Spark 应用程序观察到的延迟，以确保这些问题没有被复制。...类上的方法，并识别 NameNode 调用的长时间延迟 监控驱动程序丢弃事件： 分析像org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.onDropEvent这样的方法来跟踪...如何落地的 扩展设计 整体流程: spark应用在启动的时候指定jvm-profiler jar, 运行时收集内存,cpu,gc.io等指标,定制实现的profile 使用自定的reproter
Spark 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？ hadoop和spark使用场景？ spark如何保证宕机迅速恢复?...3. spark如何保证宕机迅速恢复?...Hadoop底层使用MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用...从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。 RDD是spark提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD在逻辑上是一个hdfs文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...，那么导致这个task执行时间很长，导致接下来的stage无法执行，从而导致整个job执行变慢。
作为Hadoop的分布式计算框架，MapReduce扮演着分布式计算的任务，适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能，通常基于HDFS。...一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘 MapReduce：MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘。...此外，一个job可能涉及到多个stage，而每个stage的处理结果都需要存储到HDFS中，这就必然导致频繁的磁盘IO； Spark：Spark不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD...此外，在Spark中一个job的多个stage任务可以串联或者并联执行，stage的中间结果不需写入HDFS。 我们知道频繁的磁盘IO非常影响系统的处理性能，而基于内存计算则大大提升了处理性能。...Shark和Spark SQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩。 wxlogo2.png
1、Spark VS MapReduce 1．MapReduce存在的问题 一个Hadoop job通常都是这样的： 1）从HDFS读取输入数据； 2）在Map阶段使用用户定义的...2．磁盘I/O Hadoop的问题在于，一个Hadoop job会进行多次磁盘读写，比如写入机器本地磁盘，或是写入分布式文件系统中（这个过程包含磁盘的读写以及网络传输）。...而像Hadoop的基本模型就只包括了一个Map和 一个Reduce阶段，想要完成复杂运算就需要切分出无数单独的Hadoop jobs，而且每个Hadoop job都是磁盘读写大户，这就让Hadoop显得力不从心...1．全程使用内存 Spark没有像Hadoop一样使用磁盘读写，而转用性能高得多的内存存储输入数据、处理中间结果、和存储最终结果。...在大数据的场景中，很多计算都有循环往复的特点，像Spark这样允许在内存中缓存输入输出，上一个job的结果马上可以被下一个使用，性能自然要比Hadoop MapReduce好得多。
3. spark如何保证宕机迅速恢复?...Hadoop底层使用MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用...从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。 RDD是spark提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。 RDD在逻辑上是一个hdfs文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...数据倾斜的产生和解决办法？ 数据倾斜以为着某一个或者某几个partition的数据特别大，导致这几个partition上的计算需要耗费相当长的时间。...，那么导致这个task执行时间很长，导致接下来的stage无法执行，从而导致整个job执行变慢。
读 - 处理 - 处理 --（需要的时候）写磁盘 - 写 Hadoop Spark 类型 基础平台，包括计算、调度、存储 分布式计算工具 场景 大规模数据集上的批处理 迭代计算、交互式计算、流计算...HDFS磁盘上，延迟大 RDD中间运算结果存在内存上，延迟小 运行方式 Task以进程的方式维护，任务启动慢 Task以线程的方式维护，任务启动快 二、Spark相对Hadoop的优越性 Spark...，它本身并不能存储数据； Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS； Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； Spark中通过DAG
文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色、如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的。...离线计算平台主要负责计算这一部分，系统的存储用的是COS(公司内部存储)，而非HDFS。...3．使用好Spark的并行 我们之所以使用Spark进行计算，原因就是因为它计算快，但是它快的原因很大在于它的并行度，掌握Spark是如何提供并行服务的，从而是我们更好的提高并行度。...定时扫描hdfs的运行log是否满了，需要定时删除过期log。 c. 定时扫描集群资源是否满足计算任务使用，能够提前部署资源。...五、总结 本文主要是通过作者在搭建使用计算平台的过程中，写出对于Spark的理解，并且介绍了Spark在当前的DataMagic是如何使用的，当前平台已经用于架平离线分析，每天计算分析的数据量已经达到千亿
平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件. 一....从 HDFS 读写文件 Spark 的整个生态系统与 Hadoop 完全兼容的,所以对于 Hadoop 所支持的文件类型或者数据库类型,Spark 也同样支持. ...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...从 Hbase 读写文件 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop输入格式访问 HBase...来设置输出的格式的类 val job = Job.getInstance(hbaseConf) job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat
ps：一个Application -> 多个job ->一个job多个stage -> 一个stage多个task 二、 两者的各方面比较 （1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比...可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS； （4）Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql...是从HDFS读取数据，通过MR将中间结果写入HDFS；然后再重新从HDFS读取数据进行MR，再刷写到HDFS，这个过程涉及多次落盘操作，多次磁盘IO，效率并不高；而Spark的设计模式是读取集群中的数据后...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； （9）Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； （10）Spark...，需要使用多次MR，这样涉及到落盘和磁盘IO，效率不高；而在Spark中，一个Job可以包含多个RDD的转换算子，在调度时可以生成多个Stage，实现更复杂的功能； （5）Hadoop中中间结果存放在HDFS
使用NameNode的好处HDFS中DataNode怎么存储数据的直接将数据文件上传到HDFS的表目录中，如何在表中查询到该数据?...为什么要大合并既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBaseHBase和Phoenix的区别HBase支持SQL操作吗HBase适合读多写少还是写多读少HBase...Spark的Job、Stage、Task分别介绍下，如何划分?Application、job、Stage、task之间的关系Stage内部逻辑为什么要根据宽依赖划分Stage?...如何定义?Flink窗口函数，时间语义相关的问题介绍下Flink的watermark(水位线)，watermark需要实现哪个实现类，在何处定义?有什么作用?...说下各自的特点和过程若Spark要保存数据到HDFS上，要用什么算子?Hive SQL和Spark SOL的区别?各自优势和不足?为什么不用Spark SQL替代Hive SOL?
RDD 在逻辑上是一个 hdfs 文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。...Spark SQL 是如何将数据写到 Hive 表的？...Hadoop 底层使用 MapReduce 计算架构，只有 map 和 reduce 两种操作，表达能力比较欠缺，而且在 MR 过程中会重复的读写 hdfs，造成大量的磁盘 io 读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用...该机制会同步地将接收到的 Kafka 数据写入分布式文件系统（比如 HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。...partition 的数目特别大，那么导致这个 task 执行时间很长，导致接下来的 stage 无法执行，从而导致整个 job 执行变慢。
最终在Reduce端生成一个较大的文件作为Reduce的输入。 最后就是Reduce过程了，在这个过程中产生了最终的输出结果，并将其写到HDFS上。...on cloud(集群模式)：比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon的 S3；Spark 支持多种分布式存储系统：HDFS 和 S3。...receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。...该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。...当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
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