Spark架构与集群环境 本章首先介绍Spark大数据处理框架的基本概念,然后介绍Spark生态系统的主要组成部分,包括Spark SQL.Spark Streaming.MLlib和GraphX,接着简要描述了Spark的架构,便于读者认识和把握,最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法. 1.1 Spark概述与架构 随着互联网规模的爆发式增长,不断增加的数据量要求应用程序能够延伸到更大的集群中去计算.与单台机器计算不同,集群计算引发了几个关键问题,如集群计算资源的共享

项目地址 前言 传统的Spark Streaming程序需要: 构建StreamingContext 设置checkpoint 链接数据源 各种transform foreachRDD 输出 通常而言,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. 如何开发一个Spark Streaming程序 我只要在配置文件添加如下一个job配置,就可以作为标准的

主要内容 Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 1. Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 源码直接参照:https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/SqlNetworkWordCount.scala import org.apache.spark.SparkConf

本节书摘来自华章出版社<循序渐进学Spark >一书中的第1章,第3节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. Spark机制原理 本书前面几章分别介绍了Spark的生态系统.Spark运行模式及Spark的核心概念RDD和基本算子操作等重要基础知识.本章重点讲解Spark的主要机制原理,因为这是Spark程序得以高效执行的核心.本章先从Application.job.stage和task等层次阐述Spark的调度逻辑,并且介绍FIFO.FA

问题描述 hadoop streaming 求助!!!!!!!! 单机伪分布模式下 老报ERROR求解决 [root@localhost hadoop-1.0.1]# bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-streaming-1.0.1.jar -file /home/hul/HadoopTestMap -file /home/hul/HadoopTestReduce -mapper /user/root/in/HadoopTestMap -reduce

执行流程 数据的接收 StreamingContext实例化的时候,需要传入一个SparkContext,然后指定要连接的spark matser url,即连接一个spark engine,用于获得executor. 实例化之后,首先,要指定一个接收数据的方式,如 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) 这样从socket接收文本数据.这个步骤返回的是一个ReceiverInputDStream的实现,内含Receive

累加器和广播变量 首先需要注意的是,累加器(Accumulators)和广播变量(Broadcast variables)是无法从Spark Streaming的检查点中恢复回来的.所以如果你开启了检查点功能,并同时在使用累加器和广播变量,那么你最好是使用懒惰实例化的单例模式,因为这样累加器和广播变量才能在驱动器(driver)故障恢复后重新实例化.代码示例如下: Scala Java Python object WordBlacklist { @volatile private var ins

Problem Statement DRA has already been implemented since Spark 1.2 . However the existing Spark DRA on Yarn implementation does not embody the specific property of Spark Streaming.   Spark DRA works when there are some executors being idle for  remov

译者注:本文介绍了两大常用的流式处理框架,Spark Streaming和Kafka Stream,并对他们各自的特点做了详细说明,以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择.以下是译文.流式处理的需求每天都在增加,仅仅对大量的数据进行处理是不够的.数据必须快速地得到处理,以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应.流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理.流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台,而"复杂事件处理"(CEP)则利用了逐个事件处理和聚合等技术.对于实时数据处理功能,