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Spark计算引擎:Spark数据处理模式详解

Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架,一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升,另一方面则是来自于Spark数据处理上,同时支持批处理与流处理,能够满足更多场景下的需求。 今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。 1328642_12dc_4.jpg 从定义上来说,Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。 Spark批处理模式 与MapReduce不同,Spark数据处理工作全部在内存中进行,只在一开始将数据读入内存,以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互,所有中间态的处理结果均存储在内存中。 Spark流处理模式 Spark的流处理能力是由Spark Streaming实现的。 Spark数据处理上,兼具批处理和流处理的能力,对于大部分企业需求来说,这就足够使用了。这也是Spark现在的市场地位的由来,甚至相比于真正的实时流处理引擎Storm显得更受到青睐。

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    Spark系列——Spark On Yarn 资源申请流程

    Spark On Yarn 资源申请流程 Client 模式 因为是Client模式,所以当我们 Spark-Submit 提交Spark任务的时候, 会直接走到我们的main方法,进行Spark 这个时候我们的 Spark Context 的初始化基本完成。接下来就是根据我们的代码, 生产Task 进行任务调度了。 如果不还是不太清楚各个角色的用途,可以参考下图 ? 申请资源的流程基本都差不多, 区别就在于Driver程序所在的位置。 因为是Cluster模式,所以当我们 Spark-Submit 提交Spark任务的时候, 首先是直接去向 RM 申请启动Driver的资源 Yarn 还是会首先选一台空闲的 NodeManager 同样因为Driver的存在,其监控Spark 任务的全过程, 其绝大部分日志信息都会向Driver汇总,很方便我们进行调试。

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    Spark运行流程概述

    Application 指用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境。 每个Application都有各自独立的一批Executor.在spark on Yarnm模式下,名为CoarseGrainedExecutor Backend进程有且只有一个executor,它负责将 ResourceManager Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于Yarn中的NodeManager节点,在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点,在Spark Job 包含多个Task组成的并行运算,往往由Spark Action触发产生,一个Application中可能会产生多个job.

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    数据处理流程

    为了不让大家被虚假的宣传所蒙蔽,今天小编分享这篇数据处理的全流程,希望能让大家少走不必要的路! 在大数据和人工智能时代已经创造了很多数据和人工智能的奇迹,数据是人工智能和大数据的基础。 由于数据处理的整个过程需要数据专家的介入,领导和公司的决策层往往看不懂数据技术专家和人工智能专家的处理过程。在实际业务过程中,领导层对于专业的处理流程也全无兴趣。 而他们需要对数据处理的全流程进行了解和认识。 数据处理的全流程如下: 1. 数据系统规划; 2. 数据采集(软件数据、硬件数据、特殊数据); 3. 数据清洗与治理; 4. 数据存储; 5. 我们看完全流程后发现,中间的这些过程特别是第1步的数据系统规划和第5步的数据建设目标和二次规划在很多书里面都没有提到过。

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    数据处理的基本流程

    数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。 总之,数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量,而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式 大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统,而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。 因此在进行大数据处理时,要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统,以实现大数据质量的最优化。 数据分析是大数据处理与应用的关键环节,它决定了大数据集合的价值性和可用性,以及分析预测结果的准确性。

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    Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

    数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶段,而且如果要利用这一解决方案,需要将所有用例都转换成MapReduce模式。 利用内存数据存储和接近实时的处理能力,Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。 Spark还支持大数据查询的延迟计算,这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。 可以帮助优化整体数据处理流程的大数据查询的延迟计算。 提供简明、一致的Scala,Java和Python API。 提供交互式Scala和Python Shell。目前暂不支持Java。 他们可以让的输入数据集的集群拷贝中的节点更加高效。 下面的代码片段展示了如何使用广播变量。 本示例中的文本文件和数据集都很小,不过无须修改任何代码,示例中所用到的Spark查询同样可以用到容量数据集之上。 为了让讨论尽量简单,我们将使用Spark Scala Shell。

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    Spark Streaming + Spark SQL 实现配置化ETL流程

    Spark Streaming 非常适合ETL。 但是其开发模块化程度不高,所以这里提供了一套方案,该方案提供了新的API用于开发Spark Streaming程序,同时也实现了模块化,配置化,并且支持SQL做数据处理。 你可能会因为要走完上面的流程而构建了一个很大的程序,比如一个main方法里上百行代码,虽然在开发小功能上足够便利,但是复用度更方面是不够的,而且不利于协作,所以需要一个更高层的开发包提供支持。 { } ] } ], "configParams": { } } } 上面的配置相当于完成了如下的一个流程 总结 该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统,方便构建数据处理流程,并且复用原有的模块,支持使用SQL进行数据处理

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    大数据开发:Spark数据处理核心架构

    一方面是由于Spark在不断地完善,更适用于现阶段的大数据处理;另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。 快速,是指Spark在大数据计算当中所体现出来的性能优势,同样的运算过程,Spark相对于早期的Hadoop,能够做到计算速度提升10-100倍,在面对时效性要求更高的数据处理任务上,Spark有压倒性的优势 、GraphX用于图计算、Spark Streaming用于流数据处理Spark将系统作为一个大一统的软件栈,大数据处理各个场景、各种需求都能在这里找到相应的解决方案,这也是Spark受到越来越多的企业和开发者青睐的原因。 当系统收到数据处理请求,计算层会把数据从数据库、列式存储(数仓)中拉去到Spark中进行分布式计算。

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    Apache Spark数据处理 - 性能分析(实例)

    将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求,我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。 在我们开始处理真实数据之前,了解Spark如何在集群中移动我们的数据,以及这与性能之间的关系是很有用的。Spark无法同时在内存中保存整个数据集,因此必须将数据写入驱动器或通过网络传递。 Spark将从每个分区收集所需的数据,并将其合并到一个新的分区中,可能是在不同的执行程序上。 ? 在洗牌过程中,数据被写到磁盘上并通过网络传输,中断了Spark在内存中进行处理的能力,并导致性能瓶颈。 Spark开发人员在改进Spark提供的自动优化方面做了大量工作,特别是Dataset groupBy函数将在可能的情况下自动执行map-side减少。 然而,仍有必要检查执行图和统计数据,以减少未发生的洗牌。 在实践中 为了分割数据,我们将添加一个列,该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日,然后添加一个布尔列,以确定这一天是周末还是周末。

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    大数据开发:Spark SQL数据处理模块

    Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块,在数据价值挖掘的环节上,备受重用。自Spark SQL出现之后,坊间甚至时有传言,Spark SQL将取代Hive,足见业内对其的推崇。 今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。 Spark SQL简介 Spark SQL,整体来说,还是具备比较多的优势的,比如数据兼容、组件扩展、性能优化—— 数据兼容:可从Hive表、外部数据库(JDBC)、RDD、Parquet 文件、JSON Spark SQL执行流程 SqlParser 对 SQL 语句解析,生成 Unresolved 逻辑计划(未提取 Schema 信息); Catalyst 分析器结合数据字典(catalog)进行绑定 关于大数据开发学习,Spark SQL数据处理模块,以上就为大家做了简单的介绍了。Spark框架在大数据生态当中的重要地位,决定了我们在学习当中也应当付出相应程度的努力,由浅入深,逐步深入。

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    图解大数据 | 流式数据处理-Spark Streaming

    Streaming解读 [cc3d0835ded721bd7a6a45fd4fb4c8a0.png] 1)Spark Streaming简介 Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展 2)Spark Streaming特点 [2236f1ead3ebe98e2a9d7eeb25a9330a.png] Spark Streaming有下述一些特点: 易用:Spark Streaming 易整合到Spark体系中:Spark Streaming可以在Spark上运行,并且还允许重复使用相同的代码进行批处理。也就是说,实时处理可以与离线处理相结合,实现交互式的查询操作。 ,将其交给 Job Manager执行 Job Manager:获取任务队列,并执行 Spark任务 (2)具体流程 具体的作业提交流程如下: [e9ff938645e9647b17de0f8ff8d60c3c.png 简单来说,Streaming的Window Operations是Spark提供的一组窗口操作,通过滑动窗口的技术,对大规模数据的增量更新进行统计分析,即定时进行一段时间内的数据处理

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