技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求. Spark组成(BDAS)：全称伯克利数据分析栈，通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。 SparkStreaming： 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。 MLlib：提供常用机器学习算法的实现库。 因此，Spark包括三种不同类型的集群部署方式，包括standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN。 image 基于MapReduce实现此算法存在以下问题： 为了实现一个业务逻辑需要使用七个MapReduce作业，七个作业间的数据交换通过HDFS完成，增加了网络和磁盘的开销。
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在数据处理上，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的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在数据处理上，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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---- SparkSQL数据处理分析 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计 比如机器学习相关特征数据处理，习惯使用DSL编程；比如数据仓库中数据ETL和报表分析，习惯使用SQL编程。无论哪种方式，都是相通的，必须灵活使用掌握。
前几章 ? 工作机制 ?
MapReduce是一路计算的优秀解决方案，不过对于需要多路计算和算法的用例来说，并非十分高效。 Spark MLlib: MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，由通用的学习算法和工具组成，包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降以及底层优化原语。 此外，GraphX还包括一个持续增长的用于简化图分析任务的图算法和构建器集合。 除了这些库以外，还有一些其他的库，如BlinkDB和Tachyon。 他们可以让大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查询同样可以用到大容量数据集之上。 为了让讨论尽量简单，我们将使用Spark Scala Shell。
（3）对海量信息处理时，要求很高的处理方法和技巧，如何进行数据挖掘算法的设计以及如何进行数据的存储访问等都是研究的难点。 在海量数据处理中，使用hash方法一般可以快速存取、统计某些数据，将大量数据进行分类。例如，提取某日访问网站次数最多的IP地址等。 缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败。例如，在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为10万条/Buffer可行。 当求海量数据前N大的数据时，思路一样。由于采用堆，只需要扫描一遍即可得到所有的前n元素，所以在海量信息处理中，效率非常高。 双层桶法 双层桶不是一种数据结构，而是一种算法思想，类似于分治思想。 它为并行系统的数据处理提供了一个简单、高效的解决方案，其主要目的是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作，并用于大规模数据的并行运算。
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。
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，以减少未发生的大洗牌。 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。
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 Tungsten 优化： 由 Spark 自己管理内存而不是 JVM，避免了 JVM GC 带来的性能损失。 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。
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。 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。 3.Spark Streaming应用代码示例 我们先来看一看一个简单的 Spark Streaming 程序的样子。
前面我们说海量数据处理提到，从算法的角度去考虑处理海量数据。 1. 此外，Bloom Filter的hash函数选择会影响算法的效果。 2）还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数，即hash函数选择会影响算法的效果。 堆 【什么是堆】 在八大排序里面有堆 的详细介绍：八大排序算法 概念：堆是一种特殊的二叉树，具备以下两种性质 1）每个节点的值都大于（或者都小于，称为最小堆）其子节点的值 2）树是完全平衡的， 【适用范围】 海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 【基本原理及要点】 最大堆求前n小，最小堆求前n大。 数据库优化 此外，除了数据库索引之外，在LAMP结果如此流行的今天，数据库（尤其是MySQL）性能优化也是海量数据处理的一个热点。
能够更方便的操作数据集，而且因为其底层是通过 Spark SQL 的 Catalyst优化器生成优化后的执行代码，所以其执行速度会更快。 共用 Spark SQL 库，三者共享同样的代码优化、生成以及执行流程，所以 SQL，DataFrame，datasets 的入口都是 SQLContext。 [92d961df79fdedb11e19351acf3e9593.png] 2）Alias Alias操作主要是对spark Dataframe的字段进行重命名操作。 [bca0566d7c6d7956d3c4591800d611eb.png] 14）First first可以取出spark Dataframe的第1条数据记录并返回。 [fd578f082fec944d8cd958c2f7212180.png] 4.Spark SQL 操作 《更多资料 → 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版)》 1）通过SQL对数据进行操作
Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。 当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的 易用 Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。 此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。 四、 Spark适用场景 我们大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。 2、数据处理应用 工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。 Spark大数据处理框架目前最新的版本是上个月发布的Spark 1.3。这一版本之前，Spark SQL模块一直处于“Alpha”状态，现在该团队已经从Spark SQL库上将这一标签移除。 Spark Streaming库是任何一个组织的整体数据处理和管理生命周期中另外一个重要的组成部分，因为流数据处理可为我们提供对系统的实时观察。 参考文献 Spark主站 Spark SQL网站 Spark SQL程序设计指南 用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍 来源：http://www.infoq.com/cn/articles
对于我们组所使用的日志数据处理，主要还是集中在 有向树复杂度的 逻辑拓扑。 PS: 有向树一定是 有向无环图，有向无环图不一定都是有向树。 ，Spark 正在不断新增各种优化算法，来降低这部分的开销。 Spark 确定了分区数 首先它会用内部的算法将本地的数据先做一次 reduceByKey 紧接着在本地新建临时文件，此处会依据种种情形（例如 Partition 数量，序列化情况等）选择不同的 Shuffle Write 算法，将中间结果写出到磁盘。 此处有太多细节没有详述，因为 Shuffle Write 的算法有不少， Spark 根据情况来选择用哪种算法输出文件减少性能损耗。 上边所说的情况亦是其中的一种 SortShuffle而已
---- Spark On Hive Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来，发展历程：Hive（MapReduce）-> Shark (Hive on Spark) -> http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html spark-sql中集成Hive SparkSQL集成Hive 使用sparksql操作hive /export/server/spark/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>${spark.version}</version> </ ._ //查看有哪些表 spark.sql("show tables").show() //创建表 spark.sql("CREATE
创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD （1）创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD 2.mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能 释放，可能导致OOM。 （1）创建 scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD 2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印 （1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD
而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter比其他常见的算法（如hash，折半查找）极大节省了空间。 它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 此外，Bloom Filter的hash函数选择会影响算法的效果。 2）还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数，即hash函数选择会影响算法的效果。 此时，Bloom-Filter算法是最好的选择。 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿bit，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。
---- 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 Spark Streaming概述 在传统的数据处理过程中，我们往往先将数据存入数据库中，当需要的时候再去数据库中进行检索查询，将处理的结果返回给请求的用户；另外，MapReduce 这类大数据处理框架 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 , 加入购物车以后就需要迅速的进行推荐 数据量大 需要使用一些推荐算法 3）、工业大数据：现在的工场中, 设备是可以联网的, 汇报自己的运行状态, 在应用层可以针对这些数据来分析运行状况和稳健程度,
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