前言： 本文相当硬核，主要是Mars工作中需要用到的一些东东，反正我没看懂，需要的同学,对pingCAP及其产品有兴趣的同学，拿走不谢；看不懂的同学，没事周六的文章总归是说人话的......TiSpark: Spark上访问TiDB的插件，可以进行复杂的OLAP查询，TiSpark支持将Spark算子下推到TiKV，极大加速了计算速度。...Apache Zeppelin: 一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的notebook，Zeppelin提供了数据可视化的框架。...("select ti_version()").show(false) Step3: Select数据 运行下面的语句进行简单的select语句 %spark spark.sql("use...这就是和钢铁直男一起做公众号的结果！ Schönes Wochenende!
zeppelin.spark.maxResult 1000 要显示的Spark SQL结果的最大数量。...有关详细信息，请参阅在Windows上运行Hadoop的问题。 2.在“解释器”菜单中设置主机 启动Zeppelin后，转到解释器菜单并在Spark解释器设置中编辑主属性。...有关Spark＆Zeppelin版本兼容性的更多信息，请参阅Zeppelin下载页面中的“可用的口译员”部分。 请注意，不导出SPARK_HOME，它以本地模式运行，包含版本的Spark。...第一个是命令行选项，如--master和飞艇可以通过这些选项spark-submit通过导出SPARK_SUBMIT_OPTIONS在conf/zeppelin-env.sh。...需要注意的是%spark.dep解释前应使用%spark，%spark.pyspark，%spark.sql。
和jupyter一样，它基于web环境，在同一个notebook中逐段调试运行代码并显示运行结果，支持图形可视化和markdown文档注释。...因此主要推荐一些需要使用spark-scala进行数据挖掘或者使用flink进行流计算的同学使用Zeppelin，可以和jupyter notebook一起使用。...5，启动Zeppelin服务 命令行中输入如下命令即可启动Zeppelin服务。 zeppelin-daemon.sh start 然后在浏览器中输入机器对应的地址和端口号即可。...另外，还可以调用Zeppelin提供的z.show(df)来对Pandas中的DataFrame进行可视化。...需要下载安装Flink并在interpreter中配置Flink的Flink_home参数。 以下分别是Flink下批处理和流处理的WordCount示范。
实时的流处理通常涉及查询少量的热数据，只需要很短的时间就可以得到答案。例如，基于MapReduce的系统（如Hadoop）就是支持批处理作业类型的平台。数据仓库是支持查询引擎类型的平台。...流数据处理需要摄取数据序列，并根据每条数据记录进行增量更新。通常，它们摄取连续产生的数据流，如计量数据、监控数据、审计日志、调试日志、网站点击流以及设备、人员和商品的位置跟踪事件。...除了ETL，Pig还支持关系操作，如嵌套数据、连接和分组。 Pig脚本可以使用非结构化和半结构化数据（如Web服务器日志或点击流日志）作为输入。相比之下，Hive总是要求输入数据满足一定模式。...它的后台语言使用了解释器的概念，允许任何语言接入Zeppelin。Apache Zeppelin包括一些基本的图表和透视图。它非常灵活，任何语言后台的任何输出结果都可以被识别和可视化。...EMR提供了解耦的计算和存储，这意味着不必让大型的Hadoop集群持续运转，你可以执行数据转换并将结果加载到持久化的Amazon S3存储中，然后关闭服务器。
首先介绍一下Zeppelin，然后说明其安装的详细步骤，之后演示如何在Zeppelin中添加MySQL翻译器，最后从功能、架构、使用场景几方面将Hue和Zeppelin做一个比较。 1....用户建立的每一个查询叫做一个note，note的URL在多用户间共享，Zeppelin将向所有用户实时广播note的变化。Zeppelin还提供一个只显示查询结果的URL，该页不包括任何菜单和按钮。...在Zeppelin中添加MySQL翻译器 数据可视化的需求很普遍，如果常用的如MySQL这样的关系数据库也能使用Zeppelin查询，并将结果图形化显示，那么就可以用一套统一的数据可视化方案处理大多数常用查询...查询结果的柱状图表示如下图所示。 ? 查询结果的饼图表示如下图所示。 ? 查询结果的堆叠图表示如下图所示。 ? 查询结果的线形图表示如下图所示。...Hue适合与Hadoop集群的多个组件交互、如Oozie工作流、Sqoop等联合处理数据的场景，尤其适合与Impala协同工作。
Parquet 文件与数据一起维护模式，因此它用于处理结构化文件。 下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...https://parquet.apache.org/ 优点 在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...这给出了以下结果。...，它会扫描所有行并返回结果。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。
“ 我们当中没有一个是我们所有的智能 ” 一些概念解释 Hadoop分布式文件系统：HDFS，Hadoop的的存储层，是一个分布式的，可扩展的，基于Java的文件系统擅长存储大量的非结构化数据。...“Reduce”函数聚合“Map”函数的结果以确定查询的“答案”。 Hive：Hive原本是Facebook开发的一个基于Hadoop的数据仓库般的框架。...Oozie的：Oozie的是工作流处理系统，允许用户定义一系列的多种语言书写的工作--比如MapRuduce，Pig和Hive--然后智能它们链接到另一个之上。...Sqoop：Sqoop是来自非Hadoop的数据存储移动数据连接工具-如关系数据库和数据仓库链接到Hadoop的。...您可以使用SQL，Scala等语言创建漂亮的数据驱动，交互式和协作文档。Zeppelin解释器概念允许任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。
在最佳开源大数据工具奖中，Google的TensorFlow和Beam无可置疑的入选，同时也有Spark，Elasticsearch, Impala，Kylin，Kafka，Zeppelin等市场热点，...在这几年Bossies大奖中，你将发现最新的，最佳的解决方案以利用大规模集群来索引和搜索，图处理，流处理，结构化查询，分布式OLAP及机器学习等。基于大量的处理器以及海量的RAM－人多好办事。...更进一步，Kafka的分区的流概念支持更高的数据加载以及更多的客户端连接。...打个比喻，你有很多圆形的数据，要放入方型的洞里。也许这些数据保存在文件中（比如网站日志），或许在Kafka的流中。...相比于严格的图形分析框架，Titan可以提供更好的性能（如Giraph），也不需要使用大量内存资源或时间来重算图形（如GraphX）。更不用提它还具备更好的数据完整性的潜力。 Zeppelin ?
目前，Apache Zeppelin支持许多解释器，如Apache Spark，Python，JDBC，Markdown和Shell。 添加新的语言后端是非常简单的。了解如何创建自己的解释器。...数据可视化 Apache Zeppelin中已经包含了一些基本图表。可视化不限于Spark SQL查询，任何语言后端的任何输出都可以被识别和可视化。...Apache Zeppelin提供了仅显示结果的URL，该页面不包括笔记本内的任何菜单和按钮。您可以轻松地将其作为iframe嵌入到您的网站内。如果您想了解更多有关此功能的信息，请访问此页面。...：使用Apache Spark后端的简短漫步教程 基本功能指南 动态表单：创建动态表单的分步指南 将您的段落结果发布到您的外部网站 用您的笔记本电脑自定义Zeppelin主页 更多 升级Apache...你如何在Apache Zeppelin中设置解释器？
//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...("select name,age from t_person").show //3.查询所有的name和age，并将age+1 spark.sql("select name,age,age...基于DSL编程 使用SparkSession加载文本数据，封装到Dataset/DataFrame中，调用API函数处理分析数据（类似RDD中API函数，如flatMap、map、filter等），编程步骤...）； 第三步、编写SQL语句，使用SparkSession执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 具体演示代码如下： package cn.itcast.sql...运行对应的DAG图如下： 从上述的案例可以发现将数据封装到Dataset/DataFrame中，进行处理分析，更加方便简洁，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。
Flink Flink的核心是一个事件流数据流引擎。虽然表面上类似Spark，实际上Flink是采用不同的内存中处理方法的。首先，Flink从设计开始就作为一个流处理器。...像其他的非关系型的分布式数据存储一样，HBase的查询结果反馈非常迅速，因此擅长的是经常用于后台搜索引擎，如易趣网，博科和雅虎等网站。...很高兴看到这样一个有用的软件，得到了显著的非营利组织资助，以进一步发展，如并行执行和多用户笔记本应用。 20. Zeppelin Zeppelin是一个Apache的孵化项目....一些基本的图表已经包含在Zeppelin中。可视化并不只限于SparkSQL查询，后端的任何语言的输出都可以被识别并可视化。...Zeppelin 提供了一个 URL 用来仅仅展示结果，那个页面不包括 Zeppelin 的菜单和按钮。这样，你可以轻易地将其作为一个iframe集成到你的网站。 Zeppelin还不成熟。
我们将使用Spark Streaming接收和处理数据流。 Spark SQL: Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块。...使用Spark SQL，我们可以创建DataFrame并执行各种SQL查询和操作。...processed_data.foreachRDD(lambda rdd: visualize_realtime_data(rdd.collect())) 6.部署和扩展 在实时数据流分析和可视化的实战中...故障恢复：配置Spark Streaming的检查点目录，以确保在发生故障时可以从故障点恢复并继续处理数据流。此外，考虑使用Spark的高可用模式，如通过ZooKeeper实现主节点故障切换。...扩展性考虑：如果您需要处理更大规模的数据流或增加更多的数据处理逻辑，考虑将Spark Streaming与其他技术集成，如Apache Kafka用于数据流的持久化和分发，Apache Flink用于复杂事件处理等
像其他的非关系型的分布式数据存储一样，HBase的查询结果反馈非常迅速，因此擅长的是经常用于后台搜索引擎，如易趣网，博科和雅虎等网站。...很高兴看到这样一个有用的软件，得到了显著的非营利组织资助，以进一步发展，如并行执行和多用户笔记本应用。 20. Zeppelin Zeppelin是一个Apache的孵化项目....一些基本的图表已经包含在Zeppelin中。可视化并不只限于SparkSQL查询，后端的任何语言的输出都可以被识别并可视化。...Zeppelin 提供了一个 URL 用来仅仅展示结果，那个页面不包括 Zeppelin 的菜单和按钮。这样，你可以轻易地将其作为一个iframe集成到你的网站。Zeppelin还不成熟。...与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需 要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。
在 PySpark 中，可以使用SparkSession来执行 SQL 查询。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName...result = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE column_name > 100")# 显示查询结果result.show()# 停止 SparkSessionspark.stop...执行 SQL 查询：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。在这个示例中，查询 table_name 视图中 column_name 列值大于 100 的所有记录。...显示查询结果：使用 result.show() 方法显示查询结果。停止 SparkSession：使用 spark.stop() 方法停止 SparkSession，释放资源。
通常来说，基于你的教育背景和行业经验我们可以进行如下分类： 教育背景：如计算机科学、数学等 行业经验：新人、业务专家、计算机工程师等 如果你擅长编程技巧并理解计算机如何在网络上运作，而你对数学和统计学没有太大兴趣...（种类：结构化/非结构化）。 容量：数据的数量。（种类：S/M/L/XL/XXL/流） Sink吞吐量：系统所能接受的数据速度。（种类：H/M/L） 源吞吐量：数据更新和转化进入系统的速度。...（种类：H/M/L） 处理需求 查询时间：系统查询所需时间。（种类：长/中/短） 处理时间：处理数据所需时间。（种类：长/中/短） 精度：数据处理的精确度。...但数据源如网络日志，客户互动/呼叫中心数据，销售目录中的图像数据，产品广告数据等是非结构化的。 图像和多媒体广告数据的可用性和要求可能取决于各个公司。...结论：结构化和非结构化数据 大小：L或XL（选择Hadoop） Sink 吞吐量：高 质量：中等（Hadoop＆Kafka） 完整性：不完整 处理要求： 查询时间：中至长 处理时间：中至短 精度：准确
Hive 服务 HiveServer2 是一种可选的 Hive 内置服务，可以允许远程客户端使用不同编程语言向 Hive 提交请求并返回结果。...Zeppelin 在访问 Hive 中的数据时需要得到 Hive 中的所有元数据信息，因此需要部署一个 HiveMetaStore 服务提供 Hive 的元数据信息。...配置Hive解释器 解释器（Interpreter）是 Zeppelin 里最重要的概念，每一种解释器都对应一个引擎。需要注意的是 Hive 解释器被弃用并合并到 JDBC 解释器中。...下面我们具体看看如何在 Zeppelin 中使用 Hive。 4....参考： Hive Interpreter for Apache Zeppelin 如何在Zeppelin里玩转Hive Apache Zeppelin 中 Hive 解释器
上图是一个典型的深度学习工作流：数据来自边缘或其它地方，最终会落地到数据湖中。...在计算引擎之上，它可以集成到其它生态系统，如notebook（Zeppelin/Jupyter）和Azkaban。 4 Submarine计算引擎可以做什么？...我们提供Submarine解释器，以支持数据科学家在Zeppelin中进行开发，并直接将训练作业提交给YARN，然后通过notebook获得结果。...5.3 Azkaban与Submarine集成 Azkaban是一款易于使用的工作流调度工具，它可以调度在Zeppelin中编写的Hadoop submarine笔记，包括调度单独的笔记或者单独的段落。...，提交作业和检查运行结果。
最重要的是我们的有一套集成Submarine的生态系统软件和工具，目前包括： Submarine-Zeppelin integration：允许数据科学家在 Zeppelin 的notebook中编写算法和调参进行可视化输出...在计算引擎之上，它集成到其他生态系统，如笔记本电脑（Zeppelin / Jupyter）和 Azkaban。 SUBMARINE 能够做什么?...在完成机器学习之前，你可以使用 Zeppelin 中的 20 多种解释器（例如 Spark，Hive，Cassandra，Elasticsearch，Kylin，HBase 等）在 Hadoop 中的数据中收集数据...我们提供 Submarine 解释器，以支持机器学习工程师从 Zeppelin 笔记本中进行算法开发，并直接向 YARN 提交训练任务并从 Zeppelin 中获得结果。...一旦执行了带有 Azkaban 脚本的 notebook，它将被编译为 Azkaban 支持的工作流并提交给 Azkaban 以执行。
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