Spark REST Api与spark 2.1 - 腾讯云开发者社区

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利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源

Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配，那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。...本文则介绍如何利用Spark DataSource 对标准Rest接口实现读取引子先说下这个需求的来源。...最后实现的效果参看： Rest DataSource 实现代码可以参看：RestJSONDataSource 实现目标先看看DataSource API 的样子： val df = SQLContext.getOrCreate...rest 代表支持的是rest作为接口，json则代表rest接口的数据是json格式的，包的命名让人一目了然。...总结 Spark DataSource API的提出，给Spark 构建生态带来了巨大的好处。各个存储系统可以实现统一标准的接口去对接Spark。

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使用 Livy Rest API 提交 spark 批量任务（jar，Python， streaming）

Livy是一个开源的REST 接口，用于与Spark进行交互，它同时支持提交执行代码段和完整的程序。 ? image.png Livy封装了spark-submit并支持远端执行。.../lib/spark-examples.jar curl -X POST --data '{"file": "/user/romain/spark-examples.jar", "className":...-6e362908-465a-4c67-baa1-3dcf2d91449c" ], "state": "success" } 此外，还可以通过下面的api，获取日志信息： curl localhost.../lib/spark-examples.jar", "className": "org.apache.spark.examples.SparkPi", "args": ["100"]}' -H "Content-Type...: application/json" localhost:8998/batches {"id":1,"state":"running","log":[]} 如果想终止任务，可以调用以下API： curl

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CDH5.12.1安装spark2.1

CDH5.12.1安装spark2.1概述在CDH5.12.1集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.1版本。...www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_parcels.html#cmug_topic_7_11_5__section 升级过程 2.1...安装前的准备所需软件： http://archive.cloudera.com/spark2/csd/ Parcels 包的下载地址： http://archive.cloudera.com/spark2...cloudera1.jar 到 /opt/cloudera/csd/下面 3）上传文件SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904-el6.parcel和SPARK2...el6.parcel.sha mv SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904-el6.parcel.sha1 SPARK2-2.1.0.cloudera1-

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spark简单api介绍

读一遍不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作有哪两种操作呢？...Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个新的RDD。...resultRdd=pairRDD.filter( content -> { return content.equals('s') ; }) ; } 3. flatMap()类似与Map...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。

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Livy：基于Apache Spark的REST服务

与原生Spark不同的是，所有操作都是通过REST的方式提交到Livy服务端上，再由Livy服务端发送到不同的Spark集群上去执行。说到这里我们首先来了解一下Livy的架构。...当然Livy交互式会话还提供许多不同的REST API来操作会话和代码，在这就不一一赘述了。...为此Livy提供了一套编程式的API供用户使用，用户可以像使用原生Spark API那样使用Livy提供的API编写Spark作业，Livy会将用户编写的Spark作业序列化并发送到远端Spark集群中执行...表1就是使用Spark API所编写PI程序与使用Livy API所编写的程序的比较。 ?...表1 使用Spark API所编写PI程序与使用Livy API所编写程序的比较可以看到除了入口函数不同，其核心逻辑完全一致，因此用户可以很方便地将已有的Spark作业迁移到Livy上。

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如何使用Cloudera Manager升级Spark2.1版本至Spark2.2

版本可以共存，为了更好的体验及使用Spark新版本的API或修改已知旧版本的bug，现需要将CDH集群中Spark2的版本升级至Spark2.2最新，本篇文章主要介绍如何通过Cloudera Manager...将Spark2.1版本升级至Spark2.2。...---- 1.下载Spark2.2的parcel包及csd文件，如下下载地址 csd文件下载地址： http://archive.cloudera.com/spark2/csd/SPARK2_ON_YARN...] 至此已完成Spark2.2的升级 4.验证Spark版本 ---- 1.在命令行运行spark2-shell命令，验证Spark版本 [vgqnwf58zp.jpeg] 2.运行一个Spark2的作业...升级Spark2.2时需要注意CSD文件是否与parcel版本一致，且在/opt/cloudera/csd目录下只能存在一个Spark的CSD文件。

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Spark计算简单API操作

读一遍不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的，如果需要处理的数据量特别的大，那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。...Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个新的RDD。...resultRdd=pairRDD.filter( content -> { return content.equals('s') ; }) ; } flatMap()类似与Map...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。

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Spark2.1集群安装（standalone模式）

/intsmaze/p/6569036.html 配置Spark 　　进入到Spark安装目录　　cd /spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf 　　mv spark-env.sh.template.../hadoop/app/spark2.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/sbin/start-all.sh（spark集群不需要启动hadoop集群等，与hadoop集群无关。...执行第一个spark程序 /home/hadoop/app/spark2.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi...启动Spark Shell 　　spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。...shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系

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Spark初识-Spark与Hadoop的比较

价格对机器要求低、便宜对内存有要求、相对较贵编程范式 Map+Reduce，API较为底层、适应性差 RDD组成DAG有向无环图，API较为顶层，方便使用数据存储结构 MapReduce计算结果存在...是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：首先，Spark 把中间数据放到内存中...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； Spark中通过DAG...*、本文参考 Spark和Hadoop的区别和比较 Spark与Hadoop相比的优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](

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Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...Dataframe 读写手动创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Spark")....df = spark.read.csv('hdfs://spark1:9000/data/test.csv', header=True, inferSchema=True) # df = spark.read.options...写数据 write 的使用方法与 read 相同，可以通过 format 指定写入的格式，默认为 csv，也可以通过 options 添加额外选项。...在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api 直接对 DataFrame 进行操作 # import Pandas-on-Spark import pyspark.pandas as

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深入理解Spark 2.1 Core （十二）：TimSort 的原理与源码分析

在博文《深入理解Spark 2.1 Core （十）：Shuffle Map 端的原理与源码分析》中我们提到了：使用Sort等对数据进行排序，其中用到了TimSort 这篇博文我们就来深入理解下...Spark TimSort 源码分析其实OpenJDK在Java SE 7的Arrays关于Object元素数组的sort也使用了TimSort，而Spark的org.apache.spark.util.collection...更多细节可以参阅相关博文，Spark也对此bug进行了修复,修复后的代码如下： private void mergeCollapse() { while (stackSize > 1...0; assert len1 > 1; s.copyRange(tmp, cursor1, a, dest, len1); } } mergeHi与上述类似...if (n > 0 && runLen[n - 1] < runLen[n + 1]) n--; mergeAt(n); } } 总结 Spark

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深入理解Spark 2.1 Core （一）：RDD的原理与源码分析

本文首先在第2部分介绍了RDD的概念，然后第3部分描述Spark API，第4部分解释如何使用RDD表示几种并行应用（包括Pregel和HaLoop），第5部分讨论Spark中RDD的表示方法以及任务调度器...首先讨论设计目标（2.1），然后定义RDD（2.2），讨论Spark的编程模型（2.3），并给出一个示例（2.4），最后对比RDD与分布式共享内存（2.5）。...Spark编程接口 Spark用Scala[5]语言实现了RDD的API。Scala是一种基于JVM的静态类型、函数式、面向对象的语言。...另外，函数名与Scala及其他函数式语言中的API匹配，例如map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map类似）。...当前Spark版本提供检查点API，但由用户决定是否需要执行检查点操作。今后我们将实现自动检查点，根据成本效益分析确定RDD Lineage图中的最佳检查点位置。

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如何选择Spark机器学习API

“根据科技和商业媒体报道，机器学习将防止全球变暖”，显然只有中国的新闻媒体才会发布类似的虚假新闻，可能机器学习能够识别虚假新闻吧（与分类算法有关）？事实上，机器学习还真的可以呢！...有一个你在用Spark SQL和Spark流处理的时候很可能同时用到的东西，就是Spark MLlib，Spark MLlib是一个API形式的机器学习库和统计算法。...统计算法这些API主要是用来进行A-B检验或者A-B-C检验。通常在商业中，我们认为，如果两个东西的平均值相等，那么这两个东西就大体相当了。其实不一定。...原文：Which Spark machine learning API should you use?...（http://www.infoworld.com/article/3207588/spark/which-spark-machine-learning-api-should-you-use.html）

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深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的原理与源码分析

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/54098376 在上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （五）：Standalone...模式运行的实现与源码分析》中，我们讲到了如何启动Master和Worker，还讲到了如何回收资源。...这篇博文，我们就来讲一下AppClient的启动和逻辑与物理上的资源调度。...removeApplication(app: ApplicationInfo, state: ApplicationState.Value) { *** waitingApps -= app *** } 物理资源调度与启动...2.1 Core （三）：任务调度器的原理与源码分析》里已经讲解过。

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Spark学习之Spark调优与调试（7）

Spark学习之Spark调优与调试（7） 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项。当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例。...Spark特定的优先级顺序来选择实际配置：优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项；其次是通过spark-submit传递的参数；再次是写在配置文件里的值；最后是系统的默认值。...4.Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤需求：使用Spark shell完成简单的日志分析应用。...scala> val input =sc.textFile("/home/spark01/Documents/input.text") input: org.apache.spark.rdd.RDD[String...Spark网页用户界面默认情况地址是http://localhost:4040 通过浏览器可以查看已经运行过的作业（job）的详细情况如图下图： ? 图1所有任务用户界面 ?

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深入理解Spark 2.1 Core （七）：任务执行的原理与源码分析

上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4...执行Task 我们在《深入理解Spark 2.1 Core （三）：任务调度器的原理与源码分析》中提到了，任务调度完成后，CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint...// 对于计算结果，会根据结果的大小有不同的策略： // 1.生成结果在(正无穷,1GB)： // 超过1GB的部分结果直接丢弃， // 可以通过spark.driver.maxResultSize...会把该结果以taskId为编号存入BlockManager中， // 然后把该编号通过Netty发送给Driver， // 该阈值是Netty框架传输的最大值 // spark.akka.frameSize...处理执行结果 Executor.TaskRunner.run的execBackend.statusUpdate，在《深入理解Spark 2.1 Core （四）：运算结果处理和容错的原理与源码分析》中我们已经讲解过

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MapReduce与Spark 对比

研究了一段时间，简单对比了二者不同点，也是Spark计算更有MapReduce的原因所在。...有一个误区，Spark 是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存， MapReduce也是如此，只不过 Spark 支持将需要反复用到的数据给 Cache 到内存中，减少数据加载耗时...，所以 Spark 跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代） 1，交换数据的方式 MR 多使用hdfs做数据交换，多节点会带来IO压力；Spark多是基于本地磁盘做数据交换。...2，执行单元： MR 的task的执行单元是进程，进程的创建销毁的开销较大；Spark的task执行单元是线程，开销较小。...6，资源申请粒度 MapReduce是每一个task去独自做资源申请，粒度较细，Spark是整体job来做资源申请，粒度较粗。

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Hive on Spark实战：深入理解与配置Spark集群

Spark 运行模式分为三种 1、Spark on YARN 2、Standalone Mode 3、Spark on Mesos。...Hive on Spark 默认支持 Spark on YARN 模式，因此我们选择 Spark on YARN 模式。Spark on YARN 就是使用 YARN 作为 Spark 的资源管理器。...的 slaves，master 代表 Spark 的 master编译和安装 Spark（Spark on YARN）编译 Spark 源码要使用 Hive on Spark，所用的 Spark 版本必须不包含...export SPARK_HOME=spark安装路径 $source /etc/profile配置 Spark配置 spark-env.sh、slaves 和 spark-defaults.conf...-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib配置 hive-site.xml配置的内容与 spark-defaults.conf 相同，只是形式不一样

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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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Hadoop与Spark关系

Hadoop与Spark的关系目录一：介绍 1:Spark 2:Hadoop 二：不同层面的关系 1:功能 2:依赖关系 3:数据量影响 4:容错说明：近期在做一个图关系项目时，使用到了saprk...分析引擎和Hadoop的HDFS文件系统，在了解的过程中产生了关于Hadoop与Spark的关系是什么样的疑问，在此简单的整理一下一：介绍 1:Spark Apache Spark™ is a...spark的架构图： ?...Spark适合对数据量不太大的数据处理，可以是离线也可以是实时处理。对于相同的数据量，spark的处理速度快于Hadoop，为什么？ Spark和Hadoop都是基于内存计算的。...Spark的所有运算并不是全部都在内存中，当shuffle发生的时候，数据同样是需要写入磁盘的 Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍，下面为Spark

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