Spark Streaming Spark Streaming 介绍 批量计算 流计算 Spark Streaming 入门 Netcat 的使用 项目实例 目标：使用 Spark Streaming 程序和 Socket server 进行交互, 从 Server 处获取实时传输过来的字符串, 拆开单词并统计单词数量, 最后打印出来每一个小批...
一、SparkSQL的进化之路 1.0以前： Shark 1.1.x开始：SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x： SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) ...
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和...
1、数据倾斜 1.1 数据倾斜的现象 现象一：大部分的task都能快速执行完，剩下几个task执行非常慢 现象二：大部分的task都能快速执行完，但总是执行到某个task时就会报OOM,JVM out of Memory,task faild,task lost,resubmitting task等错误 1.2 出现的原因 大部分task分配的数据很少（某...
前面一篇讲到了，DAG静态模板的生成。那么spark streaming会在每一个batch时间一到，就会根据DAG所形成的逻辑以及物理依赖链(dependencies)动态生成RDD以及由这些RDD组成的job,并形成一个job集合提交到集群当中执行。那么下面我们具体分析这三个步骤。 首先从JobScheduler讲起。在本节所需要了解的是JobSche...
Spark最吸引开发者的就是简单易用、跨语言(Scala, Java, Python, and R)的API。 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景。本文聚焦DataFrame和Datase...
概述冠状病毒来临，宅在家中给国家做贡献之际，写一篇随笔记录SparkSQL的学习笔记，目的有二，一是记录整理之前的知识作为备忘录，二是分享技术，大家共同进步，有问题也希望大家不吝赐教。总体而言，大数据主要包含三种操作：长时间运行的批量数据处理；交互式运行的数据查询；实时数据流处理。sparkSQL特点：数据兼容，不仅兼容hive，还可以从rdd，parqu...
代码存在码云:https://coding.net/u/funcfans/p/sparkProject/git 代码主要学习https://blog.csdn.net/u012318074/article/category/6744423/1这里的 发现样例作为正式项目来说效率太低了,为了知识点而知识点.对原代码做了一定优化 第1个项目:用户访问sessi...
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势： 1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供...
调试资源分配Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 “我有一个500个节点的集群，为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行”，鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量，这些问题不应该出现。但是在本章中，你将学会压榨出你集群的每一分资源。推荐的配置将根据不同的集群管理系统（YARN、Mesos、Spark Standalone）而有所不同，我们...