本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...另外，2～8倍的性能提升在预聚合所带来的上千倍的性能提升面前也是微不足道的，那我们能做什么？...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate() 到这个时候，你可以在 Spark 作业期间通过 spark 这个变量（作为实例对象...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。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。
说明 在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中 map：对集合中每个元素进行操作。 flatMap：对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。...实际使用场景 这个场景是我曾经在写代码过程中遇到的难题，在字符串中如何统计相邻字符对出现的次数。
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。...二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。...job执行完之后，spark会从finalRDD从后往前回溯。...2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 ...3、优化checekpoint 因为最后是要触发当前application的action算子，所以在触发之前加一层cache操作，一样会往前执行cache操作，实现对数据的cache ,所以考虑将cache
一、前述 Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。...返回行数 package com.spark.spark.actions; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置
org.apache.spark.api.java.function.Function2; /** * coalesce减少分区 * 第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle，true是产生...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始） 组合成（K,V）对 * @author root * */ public class Operator_zipWithIndex {...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...中的 ReceiverTracker 的 ReceivedBlockTracker 构造函数中被创建，ReceivedBlockTracker 用于管理已接收到的 blocks 信息。...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。
combineByKey()是最为常用的基于键进行聚合的函数。大多数基于键聚合的函数都是用它实现的。...该方法的定义如下所示： def combineByKey[C]( //在找到给定分区中第一次碰到的key（在RDD元素中）时被调用。此方法为这个key初始化一个累加器。...理解了这三个函数，就可以很好地理解combineByKey。 2、原理 由于combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。...需要注意的是，这一过程会在每个分区中第一次出现各个键时发生，而不是在整个RDD中第一次出现一个键时发生。...Refer： [1] Spark函数讲解:combineByKey http://bihell.com/2017/03/14/Combiner-in-Pair-RDDs-combineByKey/ [2
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD...cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： -----------------------
部署模式 在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。...1.1 Cluster部署模式 在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...需要用户输入的 Spark 应用程序（如spark-shell和pyspark）需要 Spark Driver 在启动 Spark 应用程序的 Client 进程内运行。...1.2 Client部署模式 在 Client 模式下，Spark Driver 在提交作业的主机上运行。ApplicationMaster 仅负责从 YARN 中请求 Executor 容器。...在 Cluster 模式下终止 spark-submit 进程不会像在 Client 模式下那样终止 Spark 应用程序。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...message便平均分配到了16个partition，在sparkstreamingjob中被读取出之后也就是均匀分布到了16个executor core中运行。
一、前述 Spark中默认有两大类算子，Transformation（转换算子）,懒执行。action算子，立即执行，有一个action算子 ，就有一个job。...class Operator_filter { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置...2、map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 特点：输入一条，输出一条数据。 /** * map * 通过传入的函数处理每个元素，返回新的数据集。...函数结果： ? 6、sortByKey/sortBy 作用在K,V格式的RDD上，对key进行升序或者降序排序。...Sortby在java中没有 package com.spark.spark.transformations; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...无论在Driver端的BlockManager还是在Excutor端的BlockManager都含有四个对象： ① DiskStore:负责磁盘的管理。 ② MemoryStore：负责内存的管理。...c) 在reduce task执行之前，会通过Excutor中MapOutPutTrackerWorker向Driver端的MapOutputTrackerMaster获取磁盘小文件的地址。
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...以后，点击Enable Auto-Import即可; 3：将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...., strN -- SparkSQL select concat('Spark', 'SQL'); 2. concat_ws 在拼接的字符串中间添加某种分隔符：concat_ws(sep, [str...select unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd"); 2）from_unixtime 将unix epoch（1970-01-01 00:00:00 UTC）中的秒数转换为以给定格式表示当前系统时区中该时刻的时间戳的字符串...SparkSQL函数算子 以上函数都是可以直接在SQL中应用的。...那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions.
窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？ 这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...非广告 rank int --这次搜索下商品的位置，比如第一个广告商品就是1，后面的依次2，3，4... )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; 在该表中插入以下数据...window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三中类型的窗口函数： 聚合函数 （aggregate functions） 排序函数（Ranking functions...id order by rank），因此，这两个函数可以在一次shuffle中完成。...可以看到sql中 if 函数的执行位置如下： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank,if(cell_type!
一、前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。...问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性的数据集，RDD的partition极有可能分布在各个节点上。...Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner，Spark1.2引入SortShuffle...b) 在Shuffle Read过程中会产生很多读取磁盘小文件的对象。 c) 在JVM堆内存中对象过多会造成频繁的gc,gc还无法解决运行所需要的内存 的话，就会OOM。...d) 在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区 e) 然后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据， f) map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。
每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark各种概念之间的关系 在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3....因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
公司致力于将数据科学家和业务分析师从数据准备工作中解放出来，使他们能够专注于数据分析工作。 最新发布的Paxata平台将能为后端工具准备更大规模的种类更多的数据。...该软件搭配无模型、内存管道处理器和基于Spark的分布式处理引擎HDFS使用。 为了提高数据准备工作的自动化能力，Paxata采用了机器学习和语义检索能力。...见36大数据：Spark上的大数据平台都能做什么？
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