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2021年大数据Spark（三十四）：Spark Streaming概述

---- Spark Streaming 在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和...Streaming 应用场景 如下的场景需求, 仅仅通过传统的批处理/离线处理/离线计算/处理历史数据是无法完成的：  1）、电商实时大屏：每年双十一时，淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示，要求...： 数据量大，可能每秒钟上万甚至几十万订单量 快速的处理，统计出不同维度销售订单额，以供前端大屏展示 2）、商品推荐：京东和淘宝的商城在购物车、商品详情等地方都有商品推荐的模块，商品推荐的要求： 快速的处理...T，切分成多个微批量数据，然后对每个批量数据进行处理，Spark Streaming 和 StructuredStreaming采用的是这种方式； 比如间隔是1秒,就一秒钟处理一个批次 Spark...对于Spark Streaming来说，将流式数据封装的数据结构：DStream（Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流），代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流

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2021年大数据Spark（二十）：Spark Core外部数据源引入

---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：  1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析...日志数据：电商网站的商家操作日志 订单数据：保险行业订单数据  2）、使用Spark进行离线分析以后，往往将报表结果保存到MySQL表中 网站基本分析（pv、uv。。。。。）...     实际开发中常常将分析结果RDD保存至MySQL表中，使用foreachPartition函数；此外Spark中提供JdbcRDD用于从MySQL表中读取数据。...{JdbcRDD, RDD} /**   * Author itcast   * Desc 演示使用Spark将数据写入到MySQL,再从MySQL读取出来   */ object SparkJdbcDataSource...Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用TableInputFormat和TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式

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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...HDFS的目录 第二步:rdd.checkpoint //后续会被多次频繁使用到的RDD/很重要的RDD 代码演示 package cn.itcast.core import org.apache.spark...{SparkConf, SparkContext} /**  * RDD数据Checkpoint设置，案例演示  */ object SparkCkptTest {   def main(args:

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2021年大数据Spark（十三）：Spark Core的RDD创建

演示范例代码，从List列表构建RDD集合： package cn.itcast.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark...{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...package cn.itcast.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....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...package cn.itcast.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.

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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。...RDD弹性分布式数据集核心点示意图如下： 本地List集合 | 单机硬盘存储 RDD分布式集合 | HDFS分布式存储 分布式的List RDD的5大特性 RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD...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...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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2021年大数据Spark（十四）：Spark Core的RDD操作

在开发并行程序时，可以利用类似 Fork/Join 的框架将一个大的任务切分成细小的任务，每个小任务模块之间是相互独立的，可以并行执行，然后将所有小任务的结果汇总起来，得到最终的结果。...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。...官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#rdd-operations RDD中操作（函数、算子）分为两类：...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。...]) 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（二）：四大特点

​​​​​​​ Spark 四大特点 Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。...Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：  其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；  其二、Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task...2014 年的如此Benchmark测试中，Spark 秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark 比Map Reduce快3倍！...其中，Spark SQL 提供了结构化的数据处理方式，Spark Streaming 主要针对流式处理任务（也是本书的重点），MLlib提供了很多有用的机器学习算法库，GraphX提供图形和图形并行化计算...对于数据源而言，Spark 支持从HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多种途径获取数据。

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2021年大数据Spark（十六）：Spark Core的RDD算子练习

---- RDD算子练习     RDD中的函数有很多，不同业务需求使用不同函数进行数据处理分析，下面仅仅展示出比较常用的函数使用，更多函数在实际中使用体会，多加练习理解。...5 //按照原来的顺序取前N个 rdd1.take(2) //3 6 //按照原来的顺序取前第一个 rdd1.first ​​​​​​​​​​​​​​keys、values 算子 针对RDD中数据类型为...key不变,将函数作用于value // Array[(Int, Int)] = Array((1,20), (2,40), (3,60)) ​​​​​​​collectAsMap 算子 当RDD中数据类型为...，还可以将分区的编号取出来，这样就可以知道数据是属于哪个分区的。...功能：取分区中对应的数据时，还可以将分区的编号取出来，这样就可以知道数据是属于哪个分区的 val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3) /

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2021年大数据Spark（十）：环境搭建集群模式 Spark on YARN

---- 环境搭建-Spark on YARN Spark运行在YARN上是有2个模式的， 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式 Spark On Yarn - Cluster模式 Spark...On Yarn - Client模式 Yarn是一个成熟稳定且强大的资源管理和任务调度的大数据框架,在企业中市场占有率很高,意味着有很多公司都在用Yarn,将公司的资源交给Yarn做统一的管理!...1.需要Yarn集群:已经安装了 2.需要提交工具:spark-submit命令--在spark/bin目录 3.需要被提交的jar:Spark任务的jar包(如spark/example/jars中有示例程序...,或我们后续自己开发的Spark任务) 4.需要其他依赖jar:Yarn的JVM运行Spark的字节码需要Spark的jar包支持!...修改spark-env.sh cd /export/server/spark/conf vim /export/server/spark/conf/spark-env.sh 添加内容 ## HADOOP

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2021年大数据Spark（十七）：Spark Core的RDD持久化

在实际的项目中缓存RDD数据时，往往使用如下函数，依据具体的业务和数据量，指定缓存的级别 缓存/持久化级别 在Spark框架中对数据缓存可以指定不同的级别，对于开发来说至关重要，如下所示： 持久化级别...代码演示 package cn.itcast.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel...import org.apache.spark....        // 释放缓存         inputRDD.unpersist()         // 应用程序运行结束，关闭资源         sc.stop()     } } 或使用spark-shell...演示 // 启动集群和spark-shell /export/servers/spark/sbin/start-all.sh // 将一个RDD持久化，后续操作该RDD就可以直接从缓存中拿 val

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2021年大数据Spark（一）：框架概述

---- Spark框架概述 Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据出来框架。...Spark生态栈也称为BDAS，是伯克利AMP实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（Person）三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。...Spark的发展历史，经历过几大重要阶段，如下图所示：     Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源， 2013年...Spark 是什么 定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。...而这也是整个 Spark 的核心数据结构，Spark 整个平 台都围绕着RDD进行。

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2021年大数据Spark（二十一）：Spark Core案例-SogouQ日志分析

---- 案例-SogouQ日志分析 使用搜狗实验室提供【用户查询日志(SogouQ)】数据，使用Spark框架，将数据封装到RDD中进行业务数据处理分析。...数据网址：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php  1）、数据介绍：搜索引擎查询日志库设计为包括约1个月(2008年6月)Sogou搜索引擎部分网页查询需求及用户点击情况的网页查询日志数据集合...dir=/Data/SogouQ/SogouQ.zip 业务需求 针对SougoQ用户查询日志数据中不同字段，不同业务进行统计分析： 使用SparkContext读取日志数据，封装到RDD数据集中，调用...java.util import com.hankcs.hanlp.HanLP import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term import org.apache.spark.rdd.RDD...import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.

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大数据开发：Hadoop、Spark、Flink三大框架对比

目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。...今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。...Spark：Spark Streaming以微批处理数据流，实现准实时的批处理和流处理。 Flink：Flink是真正的流引擎，使用流来处理工作负载，包括流，SQL，微批处理和批处理。...Spark：尽管机器学习算法是循环数据流，但Spark将其表示为（DAG）直接非循环图或有向无环图。 Flink：Flink在运行时支持受控循环依赖图，支持机器学习算法非常有效。...作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。

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2021年大数据Spark（三十五）：SparkStreaming数据抽象 DStream

---- SparkStreaming数据抽象-DStream DStream 是什么 Spark Streaming的核心是DStream，DStream类似于RDD，它实质上一系列的RDD的集合...如下图所示：将流式数据按照【X seconds】划分很多批次Batch，每个Batch数据封装到RDD中进行处理分析，最后每批次数据进行输出。...对于目前版本的Spark Streaming而言，其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间，所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景，对实时性要求非常高的如高频实时交易场景则不太适合...DStream代表了一种连续的数据流，要么从某种数据源提取数据，要么从其他数据流映射转换而来。...Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。 ​​​​​​​

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2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset...由于DataFrame每一行的数据结构一样，且存在schema中，Spark通过schema就能读懂数据，因此在通信和IO时只需要序列化和反序列化数据，而结构部分不用。

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2021年大数据Spark（二十二）：内核原理

Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...1）、对于窄依赖来说 Spark可以并行计算 如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。  ...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...同时，在Spark内部，多个算子之间的数据沟通是通过内存或者网络进行直接传输的，避免了低效的硬盘传输。 为什么可以内存传输或者网络直传呢？ Spark的最小执行单位是Task也就是单个线程。...Spark Application应用的用户代码都是基于RDD的一系列计算操作，实际运行时，这些计算操作是Lazy执行的，并不是所有的RDD操作都会触发Spark往Cluster上提交实际作业，基本上只有一些需要返回数据或者向外部输出的操作才会触发实际计算工作

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