目录1、合理的批次处理时间2、合理的kafka拉取数据3、缓存反复使用的Dstream(RDD)4、其他一些优化策略5、结果1、合理的批次处理时间关于SparkStreaming的批处理时间设置是非常重要的，SparkStreaming在不断接收数据的同时，需要处理数据的时间，所以如果设置过段的批处理时间

spark-shell交互式编程：请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载chapter5-data1.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBase,80Tom,Algorithm,50Tom,DataStructure,60Jim,DataBase,90Jim,Algorithm,60Jim,DataStructure,80请根据给

mapPartition是一个transformation算子，主要针对需要建立连接的程序，比如数据写入数据库。valkzc=spark.sparkContext.parallelize(List(("hive",8),("apache",8),("hive",30),("hadoop",18)),2)valbd=spark.sparkContext.parallelize(List(("hi

代码提交到SparkStandalone集群中运行Spark-submit​ 第二种常见的spark程序方式spark-submit[options]<appjar><appoptions>appjar程序Jar包appoptions程序Main方法传入的参数options提交应用的参数,可以有如下选项参数解释--master<url>

sparkstreaming不同于sotm，是一种准实时处理系统。storm中，把批处理看错是时间教程的实时处理。而在sparkstreaming中，则反过来，把实时处理看作为时间极小的批处理。1、三个时间参数sparkstreaming中有三个关于时间的参数，分别如下：窗口时间windowDuration​：当前窗口要统计多长

RDD操作实现1.文本文件：方式一：没用正则处理的方式二：添加正则表达式方式三：利用sortBy()进行排序Sparksql实现导入隐式转换createOrReplaceTempView使用1.文本文件：Preface“TheForsyteSaga”wasthetitleoriginallydestinedforthatpartofitwhichiscall

SparkStreaming是微批处理。SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("SparkStreaming").setMaster("local[*]");JavaStreamingContextjavaStreamingContext=newJavaStreamingContext(sparkConf,Durations.seconds(1000));Durations.sec

安装Spark安装Scala安装Spark测试开启spark-shell安装Scala环境配置： VMware15 jdk1.8 hadoop-2.7.1 scala-2.11.12 spark-2.4.0虚拟机： master slave1 slave2资源（内含scala、spark）：链接：https://pan.baidu.com/s/1FLA_ei6P

column对象：分类操作解释创建'单引号 ' 在Scala中是一个特殊的符号,通过 ' 会生成一个 Symbol 对象, Symbol 对象可以理解为是一个字符串的变种,但是比字符串的效率高很多,在 Spark 中,对 Scala 中的 Symbol 对象做了隐式转换,转换为一个 Colu

更新内容和时间表大数据基础篇Part0：Java基础篇Part1：Java高级篇Part2：Java之JVM篇Part3：NIO和Netty篇Part4：分布式理论篇框架篇Part5：Hadoop之MapReducePart6：Hadoop之HDFSPart7：Hadoop之YarnPart8：Hadoop之ZookeeperPart9：Hadoop之HivePart10：Hadoop之HbasePart11：Hadoop之KafkaPar

把FlumeSource（netcat类型），从终端上不断给FlumeSource发送消息，Flume把消息汇集到Sink（avro类型），由Sink把消息推送给SparkStreaming并处理后输出版本信息：spark2.4.0Flume1.7.0（基于pyspark）一、Flume安装①、文件导入#将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz解压到/usr/local目录

#Examplefrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("boye").getOrCreate()#spark=SparkSession.builder.appName("test").master("local[2]").getOrCreate()#运行在本地（local），2个线程sc=spark.sparkContextsc

简介:当一个Spark应用提交到集群上运行时,应用架构包含了两个部分DriverProgram（资源申请和调度Job执行）Executors（运行Job中Task任务和缓存数据），两个都是JVMProcess进程1:Driver程序运行的位置可以通过–deploy-mode来指定:明确:Driver指的是Theprocessrunningthe

Hadoop一、HDFS——分布式文件系统二、MapReduce——分布式计算系统h:1h;1h:<1,1>h:2三、Yarn——资源调度系统ResourceManager和NodeManagerSpark一、spark集群结构RDD——弹性分布式数据集rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6])rdd.collec

背景本文基于delta0.7.0spark3.0.1spark3.x引入了动态分区裁剪，在spark的动态分区裁剪上(Dynamicpartitionpruning)-逻辑计划我们提到在逻辑计划阶段会加入DynamicPruningSubquery，今天我们分析一下在物理阶段怎么对DynamicPruningSubquery进行优化以及实现的分析

累加器原理图：   累加器创建：sc.longaccumulator("")sc.longaccumulatorsc.collectionaccumulator()sc.collectionaccumulatorsc.doubleaccumulator()sc.doubleaccumulator累加器累加：l.add(1L)累加器结果获取：l.val

文章目录Spark学习笔记第一章、基本认识与快速上手1.1、认识Spark1.2、对比Hadoop1.3、Spark组成基本介绍1.4、快速上手之WorldCount实现1.4.1、方式一（Scala类似集合操作实现）1.4.2、方式二(MR思维实现)1.4.3、方式三(Spark实现)第二章、环境搭建2.1、Local模式2.1.1、Sp

SparkStreaming   SparkStreaming 的特点特点说明SparkStreaming 是 SparkCoreAPI 的扩展SparkStreaming 具有类似 RDD 的 API,易于使用,并可和现有系统共用相似代码一个非常重要的特点是, SparkStreaming 可以在流上使用基于 Spa

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bBx0fy0y-1611723184476)(C:\Users\14112\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210126202837264.png)]$“age”+1,'age+1,column(“age”)+1,col(“age”)中$,`,col,和colum等价DS

写在前面今天主要学习了scala中的集合的基础知识，今天去做了统一检查的核酸检测，晚上又看了一个考研的直播，所以没学多少，进度有点拖慢了。总结明天继续学习scala，争取一月底把spark和scala都学习完

importorg.apache.spark.sql._importorg.apache.spark.sql.functions._importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql.types._#如果使用DataFrame的窗口函数需要导以下的包importorg.apache.spark.sql.expressions.Window

简介:代码谁都会敲,关键是要逻辑要清楚1-为什么出现SparkOnHive(SparkSQL)？1-本质上SparkOnHive为了解决Hive计算的速度慢的问题2-现在在工业场景中更多的离线分析都是基于Hive+Spark的整合2-注意：SparkOnHive仅仅使用了Hive的元数据的信息，其他都是用spark的技术需要将h

log4j.rootCategory=ERROR,consolelog4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppenderlog4j.appender.console.target=System.errlog4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayoutlog4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/ddHH:

1、数据倾斜的原理2、数据倾斜的现象3、数据倾斜的产生原因与定位项目，第一个模块，用户访问session分析模块1、大数据开发流程（需求分析。。。性能调优）2、用户行为分析的业务（聚合统计、随机抽取、topn、排序）3、技术点：大数据项目模块的技术架构、sparkcore各种算子、自定

总体来说有两点：1、Spark快的原因主要是源于DAG的计算模型，DAG相比Hadoop的MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle的次数2、Spark会将中间计算结果在内存中进行缓存。 针对于DAG(有向无环图)模型，Spark的DAG实质上就是把计算和计算之间的编排变得更为细致紧密，使得很多MR任务中

SPark关于缓存&坑SPark基本概念Spark执行流程Spark运行架构的特点几个名词解释------------------------------基础概念分割线------------------------------缓存部分SPark基本概念对于Spark有一定了解的童鞋可以跳过前面基础概念的讲解,直接从下面的缓存部分开始看

spark从数据库中读取数据的几种方式，以Mysql为例创建sparkvalspark=SparkSession.builer().appName("用户标签").master("local[*]").getOrCreate()valurl="jdbc:mysql://数据库地址/数据库名"valdriver="mysql数据库驱动”valtableName="表名"val

Spark2.0.0在Spark2.0之后，SparkSession也是Spark的一个入口，为了引入dataframe和dataset的API，同时保留了原来SparkContext的functionality，如果想要使用HIVE，SQL，Streaming的API，就需要SparkSession作为入口。SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("de

SparkGraphxPregel一.Pregel概述1.什么是pregel？2.pregel应用场景二.Pregel源码及参数解释1.源码2.参数详细解释（1）initialMsg（2）maxIteration（3）activeDirection（4）vprog（5）sendMsg（6）mergeMsg三.Pregel计算顶点5到其他各顶点的最短距离1.图信息（1）顶点信息（2）边信息2.Pregel原理

问题在安装完HadoopLzo后。进入spark-sqlshell正常，但是执行查询语句时候，抛出：Causedby:java.lang.IllegalArgumentException:Compressioncodeccom.hadoop.compression.lzo.LzoCodecnotfound.解决方案原因：在hadoop中配置了编解码器lzo，所以当使用yarn模式时，spark