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Flink——运行在数据流上的有状态计算框架和处理引擎

处理无界和有界数据 任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互，所有这些数据都作为流生成。 数据可以作为无界流或有界流处理。...无界流有一个起点，但没有定义的终点。它们不会终止并在生成数据时提供数据。无限制的流必须被连续处理，即，事件被摄取后必须立即处理。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间都不会完成。...对时间和状态的精确控制使Flink的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。有界流由专门为固定大小的数据集设计的算法和数据结构在内部进行处理，从而产生出色的性能。...三 运作方式 Apache Flink是用于无限制和有限制的数据流上的有状态计算的框架。...通过调整任务槽的数据量，用户可以指定每个TaskManager有多少任务槽，更多的任务槽意味着更多的task可以共享同一个JVM,同一个JVM中的task共享TCP连接和心跳信息，共享数据集和数据结构，

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基于spark的数据采集平台

,redis,kafka,hbase,es,sftp,hive) + 数据加密 + 数据转换,数据离线同步,实时数据同步 + 质量检测 + 元数据,指标管理 + drools灵活动态的数据清洗...# 主要功能 zdh 主要的作用 是从hdfs,hive,jdbc,http-json接口 等数据源拉取数据,并转存到hdfs,hive,jdbc等其他数据源 支持集群式部署...) + hdfs(csv,txt,json,orc,parquet,avro) + jdbc (所有的jdbc,包含特殊jdbc如hbase-phoenix,spark-jdbc,click-house...数据ETL引擎:Spark(hadoop,hive 可选择部署) # 下载修改基础配置 打开resources/application-dev.properties 1 修改服务器端口默认...8081 2 修改数据源连接(默认支持mysql8),外部数据库必须引入 3 修改redis配置 创建需要的数据库配置 1 执行sql脚本db.sql

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《Spark的使用》--- 大数据系列

二、Spark的架构 ? Spark架构图 1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 2.Spark SQL 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3. Spark Streaming 对实时数据流进行处理和控制。...Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。 4.MLlib 一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。...这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。 5.GraphX 控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。

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【大数据】Spark的硬件配置

从Spark官方网站，Databricks公司Patrick Wendell的演讲以及Matei Zaharia的Spark论文，找到了一些关于Spark硬件配置的支撑数据。...Spark对内存的消耗主要分为三部分： 数据集中对象的大小； 访问这些对象的内存消耗； 垃圾回收GC的消耗。 一个通常的内存消耗计算方法是：内存消耗大小= 对象字段中原生数据 * (2~5)。...此外，对于存储在数据结构中的基本类型，还需要装箱（Boxing）。Spark也提供了一些内存调优机制，例如执行对象的序列化，可以释放一部分内存空间。...对1TB的维基百科页面查阅日志（维基百科两年的数据）进行数据挖掘。在查询时，针对整个输入数据进行全扫描，只需要耗费5-7秒的时间。如下图所示： ?...在Matei Zaharia的Spark论文中还给出了一些使用Spark的真实案例。视频处理公司Conviva，使用Spark将数据子集加载到RDD中。

2.3K50

Yelp 的 Spark 数据血缘建设实践！

Spark-Lineage 从每个 Spark-ETL 作业中提取所有必要的元数据，构建数据移动的图形表示，并让用户通过第三方数据治理平台以交互方式探索它们。 图 1....构建 Spark-Lineages UI 首先，我们解析 Redshift 中上述步骤提供的元数据，并识别源和目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中的临时表。...在这种情况下，Spark-Lineage 允许团队追踪哪些数据用于识别这些不同的决策，以及哪些数据可以缓解差异。...服务端实现 数据标识符 Spark-Lineage 需要跟踪的最基本的元数据是数据的标识符。我们提供了 2 种方法来识别输入/输出表：schema_id和数据的位置。...建立沿袭：一旦 Spark-ETL 作业和所需的元数据信息在数据治理平台中可用，我们建立 2 向关系来描述源到 Spark ETL 作业和 Spark ETL 作业到目标关系。

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基于 Spark 的数据分析实践

Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。...二、基于Spark RDD数据开发的不足 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中流式进行。...该模型简化了 SparkSQL 、Spark RDD的开发，并且降低开发了难度，适合了解数据业务但无法驾驭大数据以及 Spark 技术的开发者。...面向的是理解数据业务但不了解 Spark 的数据开发人员。整个框架完成了大多数的外部系统对接，开发者只需要使用 type 获得数据，完成数据开发后通过 target 回写到目标系统中。...对于大规模数据的数据报表，数据质量分析也需要适应大数据的技术场景，Spark 作为Hadoop 内比较成熟的解决方案，因此作为主要的选型工具。

1.8K20

大数据 | 理解Spark的核心RDD

与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning...RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。 RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。...由于无需采用replication方式支持容错，很好地降低了跨网络的数据传输成本。 不过，在某些场景下，Spark也需要利用记录日志的方式来支持容错。...例如，在Spark Streaming中，针对数据进行update操作，或者调用Streaming提供的window操作时，就需要恢复执行过程的中间状态。...总结 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。

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使用Spark读取Hive中的数据

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。

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2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的​​​​​​​共享变量

---- 共享变量 在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。...案例演示      以词频统计WordCount程序为例，假设处理的数据如下所示，包括非单词符合，统计数据词频时过滤非单词的特殊符号并且统计总的格式。...{SparkConf, SparkContext} /**  * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数  * -a.

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Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜的N种姿势

Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。...CBO这么难实现，Spark怎么解决？ CBO 会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。...Spark会根据这些数据，自动选择BHJ或者SMJ，对于多Join场景下的Cost-based Join Reorder，来达到优化执行计划的目的。...（如join、聚合、窗口算子）或者一个子查询 AQE通过减少了对静态统计数据的依赖，成功解决了Spark CBO的一个难以处理的trade off（生成统计数据的开销和查询耗时）以及数据精度问题。...而且由于 Spark Context 整个任务的并行度，需要一开始设定好且没法动态修改，这就很容易出现任务刚开始的时候数据量大需要大的并行度，而运行的过程中通过转化过滤可能最终的数据集已经变得很小，最初设定的分区数就显得过大了

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2021年大数据Spark（十八）：Spark Core的RDD Checkpoint

---- RDD Checkpoint 引入    RDD 数据可以持久化，但是持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！...Checkpoint的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在Checkpoint的时候一般把数据放在在HDFS上，这就天然的借助了HDFS天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了RDD的容错和高可用...在Spark Core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复； API 第一步:sc.setCheckpointDir...org.apache.spark....可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上；  2）、生命周期 Cache和Persist的RDD会在程序结束后会被清除或者手动调用unpersist方法； Checkpoint的RDD在程序结束后依然存在

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Spark一出，Hadoop必死？Spark才是大数据的未来？

最近公司邀请来王家林老师来做培训，其浮夸的授课方式略接受不了。其强烈推崇Spark技术，宣称Spark是大数据的未来，同时宣布了Hadoop的死刑。 那么与Hadoop相比，Spark技术如何？...我隔壁组在实验Spark，想将一部分计算迁移到Spark上。 年初的时候，看Spark的评价，几乎一致表示，Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。...Spark能处理Peta sort的话，本质上已经没有什么能阻止它处理Peta级别的数据了。这差不多远超大多数公司单次Job所需要处理的数据上限了。 回到本题，来说说Hadoop和Spark。...Join的，其实我需要的是，两组不同的计算节点扫描了数据之后按照Key分发数据到下一个阶段再计算，就这么简单的规则而已；再或者我要表示一组复杂的数据Pipeline，数据在一个无数节点组成的图上流动，而因为...Spark使用的DAG计算模型可以有效的减少Map和Reduce人物之间传递的数据，尤其适合反复迭代的机器学习场景。而Hadoop则更擅长批处理。

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2021年大数据Spark（十三）：Spark Core的RDD创建

RDD的创建 官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds...{SparkConf, SparkContext} /**  * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD  *  - 将Scala集合转换为RDD  *      sc.parallelize...，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等。...实际使用最多的方法：textFile，读取HDFS或LocalFS上文本文件，指定文件路径和RDD分区数目。 范例演示：从文件系统读取数据，设置分区数目为2，代码如下。...小文件读取      在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下，使用

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2021年大数据Spark（十四）：Spark Core的RDD操作

函数（算子）分类 对于 Spark 处理的大量数据而言，会将数据切分后放入RDD作为Spark 的基本数据结构，开发者可以在 RDD 上进行丰富的操作，之后 Spark 会根据操作调度集群资源进行计算。...，而是记录了数据的位置在哪里，数据的转换关系(调用了什么方法，传入什么函数)；  第二点：RDD中的所有转换都是惰性求值/延迟执行的，也就是说并不会直接计算。...之所以使用惰性求值/延迟执行，是因为这样可以在Action时对RDD操作形成DAG有向无环图进行Stage的划分和并行优化，这种设计让Spark更加有效率地运行。...Transformation函数 在Spark中Transformation操作表示将一个RDD通过一系列操作变为另一个RDD的过程，这个操作可能是简单的加减操作，也可能是某个函数或某一系列函数。...]) 返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素 saveAsTextFile(path) 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用

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2021年大数据Spark（十二）：Spark Core的RDD详解

RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算（Spark的容错机制）；  第四个：Optionally, a Partitioner...，即RDD的分区函数； 当前Spark中实现了两种类型的分区函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。...按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些存有数据的worker节点来进行任务计算。...（数据本地性） RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）： RDD将Spark的底层的细节都隐藏起来

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【精通Spark系列】一文搞懂Spark的运行架构，文末附带大数据Spark的学习路线

虽然spark本身没有提供类似于HDFS的分布式文件系统，但是他可以和hadoop生态的众多框架整合，可以访问多种数据库，包括redis都可以整合。...Spark SQL: Spark SQL在spark-core的基础之上又推出一个DataSet与DataFrame的数据抽象化概念。提供了在DataSet与DataFrame之上执行SQL的能力。...Spark SQL处理结构化数据的库，就像Hive SQL,Mysql一样，企业中用来做报表统计。...Spark Streaming: Spark streaming充分利用了spark-core的快速调度能力来进行流发计算与分析。是实时数据流处理组件，类似Storm。...Spark Streaming提供了API来操作实时流数据。企业中用来从可以Kafka接收数据做实时统计。

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spark | spark 机器学习chapter3 数据的获取、处理与准备

阅读spark机器学习这本书来学习在spark上做机器学习 注意：数据集是电影评分等数据，下载链接：http://files.grouplens.org/datasets/movielens.../ml-100k.zip 数据集包括：用户属性文件、电影元素、用户对电影的评级 １、将数据解压到某个目录下，并切换到该目录 unzip ml-100k.zip cd ml-100k ２、查看上述三种数据...３、启动python，分析数据 启动 /home/hadoop/spark/bin/pyspark ４、读数据 from pyspark import SparkContext user_data =...sc.textFile("u.user") user_data.first() u’1|24|M|technician|85711’ ５、基本的分析 ＃分割数据，函数split user_fields=...解析电影分类数据的特征 读数据和查看数据 读数据 movie_data = sc.textFile("u.item") 查看数据 ＃第一行 print movie_data.first() 1|Toy

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