本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/100982613 spark-env.sh环境配置：（添加hive支持） export JAVA_HOME...=$SPARK_CLASSPATH:/***/emr-apache-hive-2.3.2-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar scala代码： import...org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...hiveContext = new HiveContext(sparkContext) val sqlContext = new SQLContext(sparkContext) val spark
Spark学习之Spark Streaming（9） 1. Spark Streaming允许用户使用一套和批处理非常接近的API来编写流式计算应用，这就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码。 2....Spark Stream的简单例子 需求：使用maven或者sbt打包编译出来独立应用的形式运行。...//Maven 索引 groupID = org.apache.spark artifactID = spark-steaming_2.10 version = 1.2.0...//Scala流计算import声明 import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.StreamingContext...._ import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.Duration
Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10
Spark 官网：Spark Overview，需要注意的是选择哪个版本，一般就选最新的吧 Spark repo：apache/spark，官方仓库，配合上面的讲解，敲一遍下来，主要是examples/...src/main/scala/org/apache/spark/examples/这个目录下的例子 博客：Jacek Laskowski，大佬给我推荐的 Scala A Tour of Scala 这个比较基础...为什么要学Scala，因为不想用Python去写Spark 怎么学 首先需要掌握的就是SQL语法和Scala语法，然后就跟着官网案例去敲代码，了解RDDs，DataFrame、Datasets的基本操作...我会把学习Spark的过程都放在这个repo里：learning-spark ? 微信没链接，可以在阅读原文中找到
Apache Spark – 维基百科，自由的百科全书 Spark 学习: spark 原理简述 – 知乎 翻译文档 官方文档 简述 Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校...[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。...(Hadoop 的 Map 和 reduce 之间的 shuffle 需要 sort) Spark计算框架 伯克利大学将 Spark 的整个生态系统成为 伯克利数据分析栈(BDAS),在核心框架 Spark...) MLlib: 提供机器学习的各种模型和调优 GraphX: 提供基于图的算法,如 PageRank 系统架构 Spark遵循主从架构。...而调用一个Spark内部的 Action 会产生一个 Spark job 来完成它。 为了确定这些job实际的内容，Spark 检查 RDD 的DAG再计算出执行 plan 。
RDD依赖 什么是依赖关系 通过构建依赖可以实现RDD容错 子RDD依赖于父RDD 为什么需要依赖 因为Spark基于RDD进行并行计算 RDD不可变可分区可进并行计算的集合 通过划分在宽依赖和窄依赖可以在窄依赖的过程中可以实现...通过一个父RDD跟一个子RDD对应，窄依赖 通过一个父RDD跟多个子RDD对应，宽依赖 Spark设计依赖关系目的 为了能够SPark并行计算 划分Stage的依据 为了构建血缘关系进行容错
官网对Spark的介绍 http://spark.apache.org/ Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data...Spark的模块 Spark core //核心模块 Spark SQL //SQL Spark Streaming //流计算 Spark MLlib //机器学习 Spark graph.../spark PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin [source] $>source /etc/profile 4.验证spark.../spark-shell 5.webui http://localhost:4040/ Spark的初体验 0.sc SparkContext，Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息...1.进入spark-shell $>spark-shell $scala>sc [SparkContext] Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息。
开始学习spark ml了，都知道spark是继hadoop后的大数据利器，很多人都在使用spark的分布式并行来处理大数据。spark中也提供了机器学习的包，就是MLlib。...MLlib中也包含了大部分常用的算法，分类、回归、聚类等等，借助于spark的分布式特性，机器学习在spark将能提高很多的速度。MLlib底层采用数值计算库Breeze和基础线性代数库BLAS。...这个需要在你定下用哪个spark版本后，再去决定下载哪个版本的scala。 ? 我这里就搞了两个scala版本。2.11和2.12能支持的spark版本大不相同。...因为我们要学习spark-ml，所以就把spark-core的包和mllib的包都添加依赖进来。 ? 上面那种写法就和下面这种maven的写法起到一样的作用。 ?...添加依赖后，又是漫长的等待，等待下载完依赖的jar包，等OK后，我们就可以使用spark-mllib来开发机器学习程序了。 可以找到该jar，看看里面的包结构。
SparkSQL，离线分析批处理，分析数据都是静态的，不变的 SparkStreaming和StructuredStreaming，实时流式数据分析，分析数据是源源不断产生，一产生就进行分析 首先，学习...-Straming 概述之SparkStreaming计算思想 Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架，它建立在Spark Core之上，下图也可以看出Sparking...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* spark hive hive spark spark hadoop */ val resultDStream..., 1) (spark, 1) -> (spark, [1, 1]) (hive, [1]) -> (spark, 2) (hive, 1) (hive, 1)...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version
Spark Day11：Spark Streaming 01-[了解]-昨日课程内容回顾 主要讲解：Spark Streaming 模块快速入门 1、Streaming 流式计算概述 - Streaming...{DStream, InputDStream} import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming...org.apache.spark.streaming....org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version...} ${spark.version} org.apache.spark spark-streaming-kafka
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...take是行动操作，返回的是一个数组而不是 RDD 了，如下所示 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...Array(10) scala> rdd1.take(2) res1: Array[Int] = Array(10, 4) 转换操作是 Lazy 的，直到遇到一个 Eager 的 Action 操作，Spark...这些 Action 操作将一个 Spark Application 分为了多个 Job。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给
Spark学习之在集群上运行Spark（6） 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。 2....Spark在分布式环境中的架构： [图片] Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。...Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。 4. 驱动器节点 Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。...执行器节点 Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。...提交Python应用（spark-submit） bin/spark-submit my_script.py 8. 打包依赖 Maven或者sbt
SparkCore学习笔记 1：Spark Core：内核，也是Spark中最重要的部分，相当于Mapreduce SparkCore 和 Mapreduce都是进行离线数据分析... 1：为什么要学习Spark？...（Spark是数据处理的统一分析引擎） hadoop 3.0 vs spark https://www.cnblogs.com/zdz8207/p/hadoop-3-new-spark.html...=2 export SPARK_WORKER_MEMORY=2g 三：执行Spark Demo程序 1：执行spark任务的工具 （1）spark-shell.../spark-shell --master spark://bigdata01:7077 日志： Spark
前言 我们先来看看Spark官方文档对于Spark Streaming的定义：Spark Streaming是对Spark核心API的扩展，并且是一个具有可伸缩，高吞吐，容错特性的实时数据流处理框架。...实际上，你还可以使用Spark的机器学习包和图处理包来对数据进行处理。 ? Spark Streaming内部是这样工作的。...Spark Streaming接收实时流数据，然后把数据切分成一个一个的数据分片。最后每个数据分片都会通过Spark引擎的处理生成最终的数据文件。 ?...数据源 依赖包 Kafka spark-streaming-kafka-0-8_2.11 Flume spark-streaming-flume_2.11 Kinesis spark-streaming-kinesis-asl...import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
在开始正式数据处理之前，我觉得有必要去学习理解下UDF。...UDF UDF全称User-Defined Functions，用户自定义函数，是Spark SQL的一项功能，用于定义新的基于列的函数，这些函数扩展了Spark SQL的DSL用于转换数据集的词汇表。...("square", squared) Call the UDF in Spark SQL 1spark.range(1, 20).registerTempTable("test") 2%sql select...square(id) as id_squared from test 我理解就是先定义一个函数squared，返回输入数字的平方，然后register，并绑定square方法名为square，然后就在Spark...实例一：温度转化 1import org.apache.spark.sql.SparkSession 2import org.apache.spark.SparkConf 3 4object ScalaUDFExample
spark包含的组件有：Spark SQL处理SQL的场景(离线处理)，MLlib用于进行机器学习，Graphx用作图计算，Spark Streaming 用来进行流式处理。...GraphX用于做图计算，MLlib用来做机器学习，Spark SQL(前身是Shark)用于支持SQL的查询。...storm和spark是没有关系的(外部系统)，它是用来做流处理的框架，但是spark内部已经有了spark streaming可以用于做流处理，安装成本和学习成本相对都小很多。...机器学习的场景：Hadoop生态中使用mahout，但是目前不对MapReduce更新了，spark中则是单独的MLlib模块。...至此我们完成了对Spark的基本知识的学习，如产生背景，架构组成，主要子框架，并进行了与Hadoop的对比，主要在一些概念上和逻辑上形成一个直观的认识，为今后的学习奠定一些基础。
Spark2.x学习笔记：17、Spark Streaming之HdfsWordCount 学习 17.1 HdfsWordCount 源码解析 // scalastyle:off println package...org.apache.spark.examples.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming...created in the given directory * Usage: HdfsWordCount * is the directory that Spark...localdir,其中localdir是Spark Streaming将用来查找和读取新文本文件的目录 17.2 测试运行 （1）创建目录 [root@node1 ~]# hdfs dfs -mkdir...rw-r--r-- 3 root supergroup 30 2017-11-04 09:21 /streaming/word1.txt [root@node1 ~]# 这里需要先在Spark
Spark学习之Spark调优与调试（7） 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项。 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例。...Spark特定的优先级顺序来选择实际配置： 优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项； 其次是通过spark-submit传递的参数； 再次是写在配置文件里的值； 最后是系统的默认值。...4.Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤 需求：使用Spark shell完成简单的日志分析应用。...scala> val input =sc.textFile("/home/spark01/Documents/input.text") input: org.apache.spark.rdd.RDD[String...Spark网页用户界面 默认情况地址是http://localhost:4040 通过浏览器可以查看已经运行过的作业（job）的详细情况 如图下图： ? 图1所有任务用户界面 ?
Spark工程环境搭建 Spark工程相关配置的版本 JDK: 1.8.0_181 Spark: 2.3.0 Hadoop: 2.7 Scala: 2.12.6 OS: mac Maven: 3.5.4...集群中的某个节点上 一般公司内都有现成的hadoop集群和spark集群。...使用bin/spark-submit脚本执行我们的应用，spark-submit脚本可以为我们配置spark所要用到的一系列环境变量。 ?...在spark-submit可以通过设置参数对spark任务进行调优，这个小强后续会有专题介绍。...总结 我们讲到了spark在单机和集群模式下运行spark以及spark的使用。相比java代码，scala代码更简洁，spark是由scala开发的，由此可见scala在spark工程中的优势。
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