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Spark2.0学习（一）--------Spark简介

官网对Spark的介绍 http://spark.apache.org/ Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data...Spark的模块 Spark core //核心模块 Spark SQL //SQL Spark Streaming //流计算 Spark MLlib //机器学习 Spark graph.../spark PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin [source] $>source /etc/profile 4.验证spark.../spark-shell 5.webui http://localhost:4040/ Spark的初体验 0.sc SparkContext，Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息...1.进入spark-shell $>spark-shell $scala>sc [SparkContext] Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息。

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Spark 2.0 Structured Streaming 分析

前言 Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据...Spark 2.0 之前作为Spark平台的流式实现，Spark Streaming 是有单独一套抽象和API的，大体如下 ?...Spark 2.0 时代概念上，所谓流式，无非就是无限大的表，官方给出的图一目了然： ? 图片来源于官网在之前的宣传PPT里，有类似的代码，给人焕然一新的感觉。...图片来源于http://litaotao.github.io/images/spark-2.0-7.png 第一个是标准的DataFrame的使用代码。...重新抽象了流式计算易于实现数据的exactly-once 我们知道，2.0之前的Spark Streaming 只能做到at-least once,框架层次很难帮你做到exactly-once,参考我以前写的文章

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spark 2.0主要特性预览

Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。...里的元素对象为 Row 的一种(SPARK-13485)。...tpc-ds的对比测试结果也非常好（spark 1.6对比spark 2.0）： ?...在 2.0 以前的版本，用户在使用时，如果有流计算，又有离线计算，就需要用二套 API 去编写程序，一套是 RDD API，一套是 Dstream API。...4、最后 2.0 版本还有一些其他的特性，如：用 SparkSession 替换掉原来的 SQLContext and HiveContext。

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2.0Spark编程模型

显而易见，Spark基于内存计算的特性使其擅长于迭代式与交互式任务，但也不难发现，Spark需要大量内存来完成计算任务。...集群规模与Spark性能之间呈正比关系，随着集群中机器数量的增长，Spark的性能也呈线性增长。接下来介绍Spark编程模型。...RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序。所谓Spark应用程序，本质是一组对RDD的操作。下面介绍RDD的创建方式及操作算子类型。...2.2 Spark程序模型下面给出一个经典的统计日志中ERROR的例子，以便读者直观理解Spark程序模型。...2.3 Spark算子本节介绍Spark算子的分类及其功能。

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Spark2.0学习记录

Hadoop与Spark的关系： ------------------- Spark 与mapReduce的区别： mapReduce和spark的内存结构： ------------------- spark...替代hive区别： spark替代hive的查询引擎 ------------------- Spark Steaming 与 Storm 的区别： Spark Steaming 与 Storm模型对比

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Structured Streaming的任意状态操作

* The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0 * (the "License"); you may...("yarn.resourcemanager.hostname", "localhost") .set("spark.executor.instances","2") .set(..."spark.default.parallelism","4") .set("spark.sql.shuffle.partitions","4") .setJars(List(".../opt/sparkjar/bigdata.jar" ,"/opt/jars/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.3.1.jar" ,"/...opt/jars/kafka-clients-0.10.2.2.jar" ,"/opt/jars/kafka_2.11-0.10.2.2.jar" ,"/opt/jars

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Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...Spark 2.0 中，通过 SparkSession 可以实现相同的效果，而不用显式创建 SparkConf，SparkContext或 SQLContext，因为它们都被封装在 SparkSession...//set new runtime options spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 6) spark.conf.set("spark.executor.memory...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。

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Spark2.x学习笔记：1、Spark2.2快速入门（本地模式）

(root); groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(root); groups with modify...-2.2.0/examples/jars/scopt_2.11-3.3.0.jar at spark://192.168.1.180:40549/jars/scopt_2.11-3.3.0.jar with.../jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar at spark://192.168.1.180:40549/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar...://192.168.1.180:40549/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar with timestamp 1503984447798 17/08/29 01:27...:29 INFO Utils: Fetching spark://192.168.1.180:40549/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar to /tmp/spark

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Spark2.x学习笔记：8、 Spark应用程打包与提交

: Added JAR file:/root/simpleSpark-1.0-SNAPSHOT.jar at spark://192.168.80.131:35808/jars/simpleSpark-...://192.168.80.131:35808/jars/simpleSpark-1.0-SNAPSHOT.jar to /tmp/spark-1fe804d0-f8f4-459a-a2fc-cd128f4d3904...2.0 with 1 tasks 17/09/16 10:23:32 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 2.0 (TID...--jars JARS Comma-separated list of local jars to include on the driver...nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.

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Vue2.0 $set()的正确使用方式

vue2.0 给data对象新增属性，并触发视图更新如下代码，给 student对象新增 age 属性 data () { return { student: {...要处理这种情况，我们可以使用$set()方法，既可以新增属性,又可以触发视图更新。...但是，值得注意的是，网上一些资料写的$set()用法存在一些问题错误写法： mounted () { this....$set(this.student.age, 24) } 正确写法： mounted () { this....$set(this.student,"age", 24) } 再补充一下Vue的生命周期都干了些什么事 beforeCreate 数据还没有挂载，只是一个空壳，无法访问数据和dom，一般不做操作

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Spark2.0学习（三）--------核心API

Spark核心API ----------------- [SparkContext] 连接到spark集群,入口点....每个stage可以shuffleMapStage,该阶段下输出是下一个stage的输入，也可以是resultStage,该阶段 task直接执行spark action。...[LiveListenerBus] 异步传输spark监听事件到监听器事件集合中。...[LiveListenerBus] 监听器总线，存放Spark监听器事件的队列。用于监控。...Action发生后，spark流程 ---------------------------- sc.textFile("file:///home/centos/test.txt",4).flatMap(

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Spark2.0学习（二）--------RDD详解

executions> org.apache.spark... spark-core_2.11 2.1.0 ... RDD:---------------- 是spark的基本数据结构，是不可变数据集。...spark集成hadoop ha ------------------------- 1.复制core-site.xml + hdfs-site.xml到spark/conf目录下 2.分发文件到spark...所有work节点 3.启动spark集群 4.启动spark-shell,连接spark集群上 $>spark-shell --master spark://s201:7077 $scala

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Kettle与Hadoop（九）提交Spark作业

lib/spark_jars.zip spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled=false spark.eventLog.enabled=true spark.eventLog.dir...deprecated since 2.0....Not copying hdfs://manager:8020/user/spark/lib/spark_jars.zip 2020/06/10 10:12:22 - Spark PI - 20/06/...10 10:12:22 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/root/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0...; groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(root); groups with modify

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【Spark】用scala2.11编译打包构建镜像

Running in fe4d6784371b Removing intermediate container fe4d6784371b ---> 4ac25b12085b Step 5/15 : RUN set...Reading state information... bash is already the newest version (5.0-4). bash set to manually installed...the newest version (1.3.1-5). libpam-modules set to manually installed....bash ++ id -u + myuid=0 ++ id -g + mygid=0 + set +e ++ getent passwd 0 + uidentry=root:x:0:0:root:/root...:/bin/bash + set -e + '[' -z root:x:0:0:root:/root:/bin/bash ']' + SPARK_K8S_CMD=bash + case "$SPARK_K8S_CMD

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Spark 启动时，报JAVA_HOME is not set

1、报错内容 Spark启动时报错： hadoop104: JAVA_HOME is not set 2、解决方式解决方式：打开启动配置文件 cd /opt/module/spark-standalone.../sbin/ vim spark-config.sh 配置Java的环境变量 #JAVA_HOME export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_181 export...PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 3、再次启动Spark集群启动Spark集群 .

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Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

撰写本文时 Spark 的最新版本为 2.0.0 概述 Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...jars postgresql-9.4.1207.jar 远程数据库中的数据可以被加载为 DataFrame 或 Spark SQL 临时表，支持以下选项：选项含义 url 要连接的 JDBC url...JDBC server 也支持通过 HTTP 传输 RPC 消息，如下设置系统参数或 hive-site.xml 启用 HTTP 模式： hive.server2.transport.mode - Set

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TiSpark (Beta) 用户指南

二、环境准备现有 TiSpark 版本支持 Spark 2.1，对于 Spark 2.0 及 Spark 2.2 还没有经过良好的测试验证。对于更低版本暂时无法支持。...TiSpark 需要 JDK 1.8+ 以及 Scala 2.11（Spark2.0+ 默认 Scala 版本）。...可以使用 Spark 的 --jars 参数将 TiSpark 作为依赖引入: spark-shell --jars $PATH/tispark-0.1.0.jar 如果想将 TiSpark 作为默认组件部署...，只需要将 TiSpark 的 jar 包放进 Spark 集群每个节点的 jars 路径并重启 Spark 集群： ${SPARK_INSTALL_PATH}/jars 这样无论你是使用 Spark-Submit...请将 TiSpark jar 包拷贝到 ${SPARKPATH}/jars 目录下。

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图文解析spark2.0核心技术

导语 spark2.0于2016-07-27正式发布，伴随着更简单、更快速、更智慧的新特性，spark 已经逐步替代 hadoop 在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准。...本文主要以代码和绘图的方式结合，对运行架构、RDD 的实现、spark 作业原理、Sort-Based Shuffle 的存储原理、 Standalone 模式 HA 机制进行解析。...1、运行架构 Spark支持多种运行模式。...虽然模式多，但是Spark的运行架构基本由三部分组成，包括SparkContext（驱动程序）、ClusterManager（集群资源管理器）和Executor（任务执行进程）。...我们将记录的信息称为血统（Lineage）关系，而到了源码级别，Apache Spark 记录的则是 RDD 之间的依赖（Dependency）关系。

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Spark RDD类源码阅读

: Seq[String] = _jars def files: Seq[String] = _files def master: String = _conf.get("spark.master")..._conf.contains("spark.app.name")) { throw new SparkException("An application name must be set in...your configuration") } // System property spark.yarn.app.id must be set if user code ran by..._conf.setIfMissing("spark.driver.port", "0") _conf.set("spark.executor.id", SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER...) _jars = _conf.getOption("spark.jars").map(_.split(",")).map(_.filter(_.size !

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SparkContext源码阅读

] var preferredNodeLocationData: Map[String, Set[SplitInfo]] = Map() val startTime = System.currentTimeMillis...= Nil, environment: Map[String, String] = Map(), preferredNodeLocationData: Map[String, Set...appName, sparkHome, jars, Map(), Map()) private[spark] def conf: SparkConf = _conf //clone Conf...，那么在运行时就不能被修改 def getConf: SparkConf = conf.clone() def jars: Seq[String] = _jars def files: Seq[...taskScheduler.applicationId() _applicationAttemptId = taskScheduler.applicationAttemptId() _conf.set

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