spark专题

openfire+spark 在linux下安装，配置

文章转自：点击打开链接相关软件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1boJs61h 密码: 2wd7 Openfire 在linux下安装和配置 + spark 在windows下配置本机环境系统：CentOS 6.7 64 位JDK 1.7 64 位MySQL 5.6 Openfir

任务5.1 初识Spark Streaming

实战概述：使用Spark Streaming进行词频统计 1. 项目背景与目标背景: Spark Streaming是Apache Spark的流处理框架，用于构建可伸缩、高吞吐量的实时数据处理应用。目标: 实现一个实时词频统计系统，能够处理流式数据并统计文本中的单词出现频率。 2. 技术要点 Spark Streaming集成: 与Spark生态的其他组件如Spark SQL、ML

Spark算子：RDD行动Action操作(3)–aggregate、fold、lookup

aggregate def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U aggregate用户聚合RDD中的元素，先使用seqOp将RDD中每个分区中的T类型元素聚合成U类型，再使用combOp将之前每个分区聚合后的U类型聚合成U类型，特别注意se

Spark算子:RDDAction操作–first/count/reduce/collect/collectAsMap

first def first(): T first返回RDD中的第一个元素，不排序。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD[33] at mak

Spark算子:RDD键值转换操作(4)–cogroup/join

cogroup 函数原型：最多可以组合4个RDD，可以通过partitioner和numsPartitions设置 def cogroup[W1, W2, W3](other1: RDD[(K, W1)], other2: RDD[(K, W2)], other3: RDD[(K, W3)], partitioner: Partitioner) :RDD[(K, (Iterable[V],

Spark算子：RDD键值转换操作(3)–groupByKey、reduceByKey、reduceByKeyLocally

groupByKey def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] def groupByKey(numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[V])] def groupByKey(partitioner: Partitioner): RDD[(K, Iterable[V])] 该函数用于将RDD[K,V]中每个K对应

Spark算子：RDD键值转换操作(1)–partitionBy、mapValues、flatMapValues

partitionBy def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD，将原RDD重新分区。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2)rd

Spark算子：RDD基本转换操作(6)–zip、zipPartitions

zip def zip[U](other: RDD[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(T, U)] zip函数用于将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD,这里默认两个RDD的partition数量以及元素数量都相同，否则会抛出异常。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)

Spark算子:RDD基本转换操作(5)–mapPartitions/mapPartitionsWithIndex

mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] 该函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代

Spark多文件输出(MultipleTextOutputFormat)

因为Spark内部写文件方式其实调用的都是Hadoop那一套东西，所以我们也可以通过Spark实现多文件输出。不过遗憾的是，Spark内部没有多文件输出的函数供大家直接调用，值得欣慰的是，我们自己实现这个功能也是很简单的。我们可以通过调用saveAsHadoopFile函数并自定义一个OutputFormat类即可，代码如下： import org.apache.hado

计算质数通过分区(Partition)提高Spark的运行性能

在Sortable公司，很多数据处理的工作都是使用Spark完成的。在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Spark job性能的一个技巧，也就是修改数据的分区数，本文将举个例子并详细地介绍如何做到的。查找质数　　比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找的质数。　　我们首先遍历2到2000000之间的每个数

Spark on YARN client模式作业运行全过程分析

在前篇文章中我介绍了Spark on YARN集群模式（yarn-cluster）作业从提交到运行整个过程的情况（详情见《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》），我们知道Spark on yarn有两种模式：yarn-cluster和yarn-client。这两种模式作业虽然都是在yarn上面运行，但是其中的运行方式很不一样，今天我就来谈谈Spark on YARN

Spark on YARN cluster作业运行全过程分析

下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户端进行操作　　1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient 　　2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足

Spark中parallelize函数和makeRDD函数的区别

我们知道，在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种：（1）、从集合中创建RDD；（2）、从外部存储创建RDD；（3）、从其他RDD创建。　　而从集合中创建RDD，Spark主要提供了两中函数：parallelize和makeRDD。我们可以先看看这两个函数的声明： def parallelize[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int =def

spark中mapPartitions双重循环或两次遍历(duplicate)

在spark当中通常需要对mapPartitions内部进行计算，这样可以在不进行网络传输的情况下，对数据进行局部计算而mapPartitions中的迭代器为Iterator scala中的Iterator只能进行一次迭代，使用过后就消失了，所以在mapPartitions中既不能两次遍历如：一次mapPartitions求最大最小值 val it = Iterator(20, 4

Spark SQL快速指南

Spark SQL快速指南一、起点:SparkSession二、创建DataFrames三、DataFrame操作四、以编程方式运行SQL查询五、全局临时视图创建Datasets六、与RDD进行互操作6.1 使用反射推断Schema6.2 以编程方式指定Schema七、Scalar函数八、聚合函数一、起点:SparkSession 进入Spark所有功能的入口点是SparkS

从工具产品体验对比spark、hadoop、flink

作为一名大数据开发，从工具产品的角度，对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏，但人的喜欢有偏好。目录评价标准1 效率2 用户体验分析从用户的维度来看从市场的维度来看从产品的维度来看 3 用户体验的基本原则成本和产出是否成正比操作是否“人性化” 4. 功能性与用户体验评估总而言之大数据框架评估用户视角效率示例代码Spark：计算Pi的近似值F

spark graphx 可视化：不同属性结点指定不同颜色

普通图：节点指定颜色的图：方法：自定义节点的属性如：属性文件stylesheets，内容如下，ip节点颜色是红色 edge { shape: cubic-curve; fill-color: #dd1c77; z-index: 0; text-background-mode: rounded-box; text-background-color:

spark graphx 图结构画图/可视化

所需的包： maven包：<dependency><groupId>org.graphstream</groupId><artifactId>gs-core</artifactId><version>1.2</ver

基于Spark的FPGrowth算法的运用

一、FPGrowth算法理解 Spark.mllib 提供并行FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的非空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是一条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】，经常用于挖掘频度物品集。关于算法的介绍网上很多，这里不再赘述。主要搞清楚几个概念： 1)支持度support(A => B) = P(An

基于Hbase的Spark Sql示例一

spark sql读取hbase数据简单实例：package enn.cn.dataimport/** * Created by Administrator */import java.io.Serializableimport java.util.logging.Loggerimport enn.cn.util.{CommonContent, KerberosUtil}impo

hadoop、hive、spark等详细安装环境、系统安装及运行

一、Hadoop安装环境准备 1. 克隆虚拟机克隆完成以后，使用root账户登录。 2. 修改克隆虚拟机的静态IP 使用vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules指令，删除原先的eth0所在的行。复制eth1的ATTR{address}信息，修改eth1为eth0。使用vim /etc/sysconfig/net

hive on spark 的架构和常见问题 - hive on spark 使用的是 yarn client 模式还是 yarn cluster 模式？

hive on spark 的架构和常见问题 - hive on spark 使用的是 yarn client 模式还是 yarn cluster 模式？ 1. 回顾下 spark 的架构图和部署模式来自官方的经典的 spark 架构图如下：上述架构图，从进程的角度来讲，有四个角色/组件： Cluster manager：An external service for acqui

学习Spark看这个就OK

http://blog.csdn.net/bob601450868/article/category/5730447

Spark SQL函数详解：案例解析(第8天)

系列文章目录 1- Spark SQL函数定义（掌握） 2- Spark 原生自定义UDF函数案例解析（掌握） 3- Pandas自定义函数案例解析（熟悉） 4- Apache Arrow框架案例解析（熟悉） 5- spark常见面试题文章目录系列文章目录前言一、Spark SQL函数定义（掌握）1. 窗口函数2. 自定义函数背景2.1 回顾函数分类标准2.2 自定义函数背景二、

Spark Streaming（七）—— Spark Streaming性能优化

文章目录 1. 减少批数据的执行时间2. 设置合理的批容量3. 内存调优 1. 减少批数据的执行时间在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间： ①　数据接收的并行水平通过网络（如Kafka，Flume，Socket等）接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈，就要考虑并行地接收数据。注意，每个输入DStream创建一个Receiver