本文介绍了Apache Spark的四个主要版本,包括Spark 1.x、Spark 2.x、Spark 3.x和Spark 4.x,以及每个版本所包含的特性和改进。同时,文章还介绍了Spark在大数据处理、机器学习、图计算和流处理等领域的应用情况。最后,文章展望了Spark未来的发展方向,包括结构化流处理和深度学习的支持等。
作者:Xinlei Chen、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollar
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。
Spark是一个Apache项目,被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具,它的开源社区也是非常活跃,与Hadoop相比,其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API,还支持一组丰富的高级工具,如Spark SQL(结构化数据处理)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)、SparkR(统计分析)以及Spark Streaming(处理实时数据)。
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转发数据
现代实例分割方法主要是先检测对象边界框,然后进行裁剪和分割, Mask R-CNN 是目前这类方法中最优秀的。
一、滚动窗口(Tumbling Windows) 滚动窗口有固定的大小,是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠,也不会有间隔,是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义,也可以基于数据个数定义;需要的参数只有一个,就是窗口的大小(window size)。
第一,MapReduce模型的抽象层次低,大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二,只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子,两个数据集的Join是很基本而且常用的功能,但是在MapReduce的世界中,需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三,在Hadoop中,每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中,所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入,大大增加了系统的延迟。 第四,只支持批数据处理,欠缺对流数据处理的支持。
TensorMask 密集实例分割效果示例。左图:示例图;右图:局部放大。图中可以看到,不仅较大和较小的物体都得到了较为完善的勾画,物体之间相互遮挡的边缘也能够正确地处理。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景,包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据,并且提供了简单易用的API。同时,Spark还支持多种编程语言,包括Python、Java和Scala等,使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好,Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订,病人监护等)都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署,它为 Java、Scala、Python,和 R 编程语言提供了本地绑定,并且支持 SQL、流数据、机器学习,和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府,和所有如 Apple、Facebook、IBM,和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好,Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
SparkStreaming的DirectAPI源码阅读思路 Spark Streaming的流式处理,尤其和kafka的集合,应该是企业应用的关键技术点,作为spark学习和工作者,要熟练的掌握其中原理,精读源码,才能更好的完成任务和相关工调优工作内容。对其原理简介,浪尖不啰嗦,请看前面的文章《聊聊流式批处理》。在这里浪尖主要介绍,Spark Streaming源码阅读时的注意事项及关注点,只有牢牢把握这几点,才能更好的使用Spark Streaming。 阅读源码谨记的点 对于SparkStreamin
物联网平台里模块很多,但其中很重要的一块就是数据处理,包括采集、存储、查询、分析和计算,是整个物联网行业里面比较共性的部分,个性化程度不高。
Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据,会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD。比如下图中,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算,这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后过了两秒钟,又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作,都必须指定两个参数,窗口长度以及滑动间隔,而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。(Spark Streaming对滑动窗口的支持,是比Storm更加完善和强大的)
最近有个朋友的APP需要在国外搭建一个直播服务器,因为他们的主播在韩国(主播主要是记者),而观众主要在国内,叫我帮忙给他们开发一个直播服务器。
当涉及到大数据时,流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外,当涉及到流计算时,无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。
所有基于窗口的操作都需要两个参数,分别为窗口时长以及滑动步长,两者都必须是 StreamContext 的批次间隔的整数倍。
在2.0之前,Spark Streaming作为核心API的扩展,针对实时数据流,提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。 Spark Streaming会接收实时数据源的数据,并切分成很多小的batches,然后被Spark Engine执行,产出同样由很多小的batchs组成的结果流。
本文系投稿作品 ,作者 | 丁伟 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 本文以SPARK技术为核心构建大数据分析平台,针对电信诈骗的行为特点,对被呼手机号码用滑动窗口的方法迭代计算信息熵,从中发现可疑被呼号码;然后,在中国联通网研院对全国334个城市功能微网格划分的基础上,对有信息泄露嫌疑的手机用户进行常驻地分析等四种情景筛选,发现用户个人隐私泄露的主要途径,并经检验取得较好效果。 本项目在工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的“2017年度电信大数据司马
既然UDP天然适合流媒体场景,为什么还存在TCP的流媒体协议?UDP的实时性,低延迟,又支持组播,确实适合音视频场景,但由于UDP是不稳定不可靠传输技术,直接用它来传输音视频,在实际网络中拥塞,丢包等情况会导致大量的音视频丢包,甚至视频和音频关键帧丢失导致客户端无法解码。如果将UDP用在流媒体传输中,需要自己完成很多可靠性工作。即TCP中做的可靠性工作,都需要在UDP上层根据业务情况适当实现(注意不是照搬,是适当实现,允许少了丢包,增强可靠性)。
我们已经有了足够的背景知识,可以开始研究有边界和无边界数据处理中常见的主流类型:批处理和流处理。(在此我将微批处理和流处理相互等价,因为两者之间的差异在数据处理模式层面上并不大)
但是,更常见的是,源数据与目标数据结构不匹配。这可能是因为某些源数据需要过滤掉。例如,可能不需要某些事件或事件的字段,因此将其删除。或者某些数据需要混淆,因为其中包含个人身份信息。在交付给目标之前,可能需要添加其他字段。或者,也许出于富集目的,流数据需要与一些参考数据结合在一起。流处理可以对所有收集的数据连续且低延迟地执行所有这些功能。
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始,依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念,同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后,Flink 的热度再度上升。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点:
自上一篇《春城无处不飞花,小白带你侃SparkStreaming(原理引入篇)》结束之后,博主就一直在酝酿着下一篇怎么开始,这不,忙了几天终于也有了下文。
相信小伙伴们对于Flink一定不会感到陌生,作为连续三年蝉联第一,荣膺全球最活跃的 Apache 开源项目,Flink在中国的热度也一直是居高不下。近几年,在社区的推动下,Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用,因此在大数据的求职招聘中,对于Flink的着重考察也变得越来越重要。本期文章,菌哥就带大家来总结一下,在面试过程中,Flink常被问到的知识点有哪些?如果本文对你有帮助,记得在看完之后,一键三连(✧◡✧)
circuit-breaker: circuit表示电路,大家译为熔断器非常精准。
选自TowardsDataScience 作者:George Seif 机器之心编译 参与:程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中,无监督学习一直是我们追求的方向,而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段,它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法,它们各有擅长领域与情景,且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始,依次介绍均值漂移聚类、基于
这一次,Facebook的陈鑫磊、何恺明等人,又从全新的角度,再次解决了实例分割任务中的难题:
窗口长度10s < 滑动间隔15s:每隔15s计算最近10s的数据--会丢失数据,开发不用
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍。
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式,以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
近日,Facebook 发布了一项新的研究,该研究探索了实例分割的新方法。与掩模 R-CNN 驱动的标准方法相比,TunSoMeM 为探索分割研究提供了新的方向。本文是有关这项研究的具体内容。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
关于转换这方面的一些具体问题,如果想要了解可以点击下列网址进行查看: http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.html#transformations-on-dstreams
我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本,如发票、法律文书等。
Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据。它具有以下特点:
本文主要介绍了如何从零开始学习Spark,包括安装、部署、数据操作、函数编程、机器学习等方面的内容。作者以实际例子为引子,采用通俗易懂的语言,详细介绍了Spark的基本概念、操作、优化和调试方法,为初学者提供了一套系统的学习方案。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 前面讲解了音视频编解码的基本知识,相信阅读过的朋友,都有个基本的认识。音视频除了存储,还如何传输呢?比如直播互动,网上课堂等,这些场景中,音视频是如何实
这是一道比较基础的算法题,涉及到的数据结构也是我们之前讲过的,我这里先买一个关子。这道面试题最近半年在亚马逊的面试中出现过 28 次,在字节跳动中出现过 7 次,数据来源于 LeetCode。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
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