Streaming实战 1、WordCount 需求&准备 首先在linux服务器上安装nc工具 nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 yum install...如果需要累加需要使用updateStateByKey(func)来更新状态 import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...而Direct不使用WAL消除了这个问题。...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!
，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算 一、架构及生态 架构示意图如下： Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块...Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过SparkSql，我们可以使用 SQL或者Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。...Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。 Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。...Spark架构的组成图如下： Cluster Manager：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器...(Cluster Manager)上运行，目前 Spark 支持 3 种集群管理器: Hadoop YARN(在国内使用最广泛) Apache Mesos(国内使用较少, 国外使用较多) Standalone
关于spark的详细介绍, 网上一大堆， 搜搜便是， 下面， 我们来说单机版的spark的安装和简要使用。 0. 安装jdk, 由于我的机器上之前已经有了jdk, 所以这一步我可以省掉。...去spark官网下载， 在没有hadoop的环境下， 可以选择：spark-2.2.1-bin-hadoop2.7， 然后解压， 如下： ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc...2. spark中有python和scala版本的, 下面， 我来用scala版本的shell, 如下： ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1...Spark session available as 'spark'....:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-
从长远来看，我们期望 DataSets 成为编写更高效 Spark 应用程序的强大方式。DataSets 可以与现有的 RDD API 一起使用，但是当数据可以用结构化的形式表示时，可以提高效率。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...= "") Spark2.0以上版本，sqlContext 可以使用 SparkSeesion 替换。...具体细节请参阅Spark SparkSession:一个新的入口 这两种API都可以很容易地使用lambda函数表达转换操作。
获取docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 运行docker容器 sudo docker run -it --name spark --rm sequenceiq.../spark:1.6.0 /bin/bash 运行作业 $ cd /usr/local/spark $ bin/spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount...lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar file:/usr/local/hadoop/input/ 我们也可以把启动容器和运行作业放在一起，比如： sudo...docker run -it --name spark --rm sequenceiq/spark:1.6.0 sh -c "\"spark-submit --master yarn-client --...class org.apache.spark.examples.JavaWordCount /usr/local/spark/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
开发环境总体版本信息如下： 1、Linux：CentOS 6.8 2、Java版本：jdk-8u172-linux-x64.tar.gz 3、Hadoop版本：hadoop-3.1.0.tar.gz 4...、scala版本：scala-2.12.6.tgz 5、Python版本：Python-3.6.5.tgz 6、spark版本：spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz 7、zookeeper...start-dfs.sh】 12、可访问http://192.168.0.110:9870【192.168.0.110为master的ip地址，老版本hadoop的端口为50070】看下是否部署成功；如需停止hdfs，使用...也可输入名jps，查看是否有以下进程 14、启动yarn【start-yarn.sh】 15、访问http://192.168.0.110:8088/cluster，查看yarn是否正常工作，停止yarn使用...的安装 1、下载并上传spark安装文件到bigdata用户家目录下的bigdata目录下，然后解压 2、配置slaves 3、配置spark-env.sh 4、把配置好的spark分发slave1
1. before start follow all steps in hadoop-3.1.3 cluster setup on linux and then switch to root user:...cd /opt spark-submit --version 5. config yarn cd $SPARK_HOME cp conf/spark-defaults.conf.template conf.../spark-defaults.conf vi conf/spark-defaults.conf add: spark.master yarn 6. run on yarn start hdfs and...--master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12.../conf/spark-defaults.conf add following 3 lines: spark.driver.memory 512m spark.yarn.am.memory 512m spark.executor.memory
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...Spark Driver 使用它连接到集群管理器进行通信，提交 Spark 作业并知道要与之通信的资源管理器（YARN，Mesos或Standalone）。它允许你配置 Spark 参数。
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
Hadoop节点的顺序：NameNode---DataNode---SecondaryNameNode 1、将文件从Windows本地传到Linux本地，使用winscp即可 2、将文件从Linux本地上传到...val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() // 初始化spark context val sc = spark.sparkContext...workplace2018\\studyknowlege\\sparkdemo\\src\\main\\resources\\UserBehavior.csv") // 导入隐式转换 就可以使用..."select userid,productid,ptypeid,beh,formateDate(time) from uv where userid = 1").show() // 问题：使用...，每五秒读取一次 // 3、监控端口，开始读取数据 // val lines = ssc.socketTextStream("192.168.233.133", 9999) // Linux
官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决，所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。.../bin/find-spark-dependency.sh） 使用脚本下载Spark[下载后的目录位于$KYLIN_HOME/spark]： $ $KYLIN_HOME/bin/download-spark.sh...KYLIN_HOME/bin/check-env.sh trouble shooting 日志目录：$KYLIN_HOME/logs下面有kylin.log、kylin.out 还有gc日志 问题0：默认使用...mv $HIVE_HOME/lib/jackson-datatype-joda-2.4.6.jar $HIVE_HOME/lib/jackson-datatype-joda-2.4.6.jarback 使用默认...s4INO3XHjPP5Vm2xH027Ce9QeXWdrfq5pvzuGr9z/lQmHqi0rsbNi"/> 问题3：使用
/downloads.html 下载地址 https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.1.3/spark-3.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 设置环境变量...Path中添加 键 值 Path D:\Tools\bigdata\spark-3.1.3-bin-hadoop2.7\bin SPARK_LOCAL_DIRS D:\Tools\bigdata\spark...-3.1.3-bin-hadoop2.7\temp 如图 其中 SPARK_LOCAL_DIRS 是设置临时文件的存储位置，比如运行一个jar文件，就会先把文件放到这个临时目录中，使用完成后再删除...运行 spark-shell 运行报错 java.io.IOException: Failed to delete 当我们提交打包好的spark程序时提示如上报错。...然后，打开一个Linux终端，执行如下命令运行JAR包： spark-submit --class WordCount D:\Project\Spark\WordCount\target\WordCount
即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档 执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用 对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1 第一步 我们使用...Dataframe做多个流查询(streaming queries) 3.3.4 批量查询并汇报 这里直接使用read方法去做批量查询，用法与readStream类似 report = spark \
个人GitHub地址： https://github.com/LinMingQiang 为什么要使用Python来写Spark Python写spark我认为唯一的理由就是：你要做数据挖掘，AI相关的工作...Win本地编写代码调试 编辑器：PyCharm Spark：1.6 Python：2.7 Win环境准备 Python的安装 解压python包，在环境变量里面配上bin的路径 Spark的安装...下载spark的bin文件，解压即可，在环境变量配置SPARK_HOME 要可以通过编辑器来安装，如pycharm，查找pyspark库安装即可 Hadoop安装 安装hadoop环境...那你需要把spark的bin包下面的python的所有都拷贝到（可能需要解压py4j） %PYTHON%\Lib\site-packages下面去。这样，你的编辑器才能找到。...使用spark-submit提交时用到其他类库 –py-files xxxx/xxxx.zip,xxxx.py
spark做这种统计分析还是非常简单的，就是一行代码搞定分析。
然后再File下选择project Structure,然后进入如下界面，进入后点击Libraries，在右边框后没任何信息，然后点击“+”号，进入你安装spark时候解压的spark-XXX-bin-hadoopXX...下，在lib目录下，选择spark-assembly-XXX-hadoopXX.jar,结果如下图所示，然后点击Apply，最后点击ok ?
那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？...一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。...1，在 Spark 中，使用抽象类 MemoryConsumer 来表示需要使用内存的消费者。在这个类中定义了分配，释放以及 Spill 内存数据到磁盘的一些方法或者接口。...因此，在统计堆内内存具体使用量时，考虑性能等各方面原因，Spark 目前采用的是抽样统计的方式来计算 MemoryConsumer 已经使用的内存，从而造成堆内内存的实际使用量不是特别准确。...三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
Spark搭建环境涉及的Linux命令（简单易用型） 从一台服务器负责内容到另一台服务器： scp jdk-6u37-linux-x64.bin spark@10.126.45.56:/home/spark...tar -cvf Java.tar.gz java/ 解压: tar -xvf java.tar.gz 配置java环境变量: 去各种地方下载 jdk程序包 ：jdk-6u37-linux-x64....bin ，修改文件执行权限 ：chmod a+x jdk-6u37-linux-x64.bin, 安装：..../jdk-6u37-linux-x64.bin 编辑 vi ~/.bash_profile ，增加内容 # set java env export JAVA_HOME=/home/spark/opt/...JAVA_HOME/lib/tools.jar PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin export PATH 保存并source ~/.bash_profile [spark
Spark 2.3.1 使用技巧 Spark-SQL 读取JSON文件时反射表头 case class StudentInfo(id:Long,name:String,age:Int) val example...= spark.read.json("/data/result.json").as(StudentInfo) example.show() 动态定义schema 在需要根据不同数据定义不同schema...(rowRDD,schema) peopleDF.show() Spark 2.3.1 on YARN spark-submit 限制参数未生效 因为在spark-submit时配置的executor-memory...2g等没有生效，后来问同事说他也碰到这样的问题，解决方案就是动态的分配executor,官方文档,中文文档 --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors...=2 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=4 --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=4
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