2020-04-29 10:37发布
大数据生态圈指的是以hadoop为主,周围的其它相关技术,比如hbase,spark等。
我拿第一代大数据技术平台(Hadoop)来举例
有的说法是Hadoop,它多半指的是Hadoop的一个组成架构:HDFS/MapReduce/Yarn
而Hadoop生态圈指的是包含Hadoop组成架构在内的很多技术 比如Hive Flume Kafka HBase等
Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件)、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理,完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件,如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等。
首先, Spark 非常好用。由于高级 API 剥离了对集群本身的关注,你可以专注于你所要做的计算本身, 只需在自己的笔记本电脑上就可以开发 Spark 应用。其次, Spark 很快,支持交互式使用和复杂算法。最后, Spark 是一个通用引擎,可用它来完成各种各样的运算...
现在企业中多数用的是相对稳定的Spark2.2.0版本。
Spark,是一种One Stack to rule them all的大数据计算框架,是一种基于内存计算的框架,是一种通用的大数据快速处理引擎。 这一站式的计算框架,包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时...
常用RDD算子(1)Action RDDforeach:遍历每个元素,无返回值,一般用在将结果存储到数据库中使用saveAsTextFile存储到hdfs,RDD每个partition存到hdfs的一个block块saveAsObjectFile:存储到hdfs,将每个partition的数据序列化后,以sequenceFile(序列化)...
主要功能:管理当前节点内存,CPU的使用状况,接收master分配过来的资源指令,通过ExecutorRunner启动程序分配任务,worker就类似于包工头,管理分配新进程,做计算的服务,相当于process服务。需要注意的是:1)worker会不会汇报当前信息给master,worker心...
1、RDD是一个分片的数据集合;2、RDD的函数针对每个分片进行计算;3、RDD之间是个依赖的集合;4、可选:key-value型RDD是根据哈希来分区的;5、可选:数据本地性优先计算。
在hadoop/bin目录下有yarn命令yarn application -kill
1.Spark SQLSpark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL,用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源类型,例如Hive表、Parquet以及JSON等。Spark SQL不仅为Spark提供了一个SQL接口,还支持开发...
Spark SQL 在 Spark1.x 中和传统 SQL 不完全一致。但是在 Spark2.x 版本中遵循的美国的ANSI的SQL2003完全标准sql 。oracle和mysql都有自己的语法规则,平时所使用的 SQL 语句都不是标准 SQL 。平时用的 mysql 和 oracle 以及 hive,都是部分遵循标准SQL 。...
#!/bin/bash #队列名 根据yarn的队列提交 realtime_queue=root #提交的任务名 my_job_name=OrderQZspark-shell --master yarn --deploy-mode client \--queue $realtime_queue \ #总的executors数 根据数据量与自己的集群资源来分配--num-executors...
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。Spark的结构:Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集...
自己随意编写一份测试数据,所用的测试数据如下,需求是按照第一列的字母分组,然后按照第二列数据取出每一组内前N个数据,后面我分别列出了我使用的三种方案来实现该需求,不同方案在不同的场景下会有各自的优势 a 25b 36c 24d 45e 60a 33b 26c 47d 43e 62a...
把数据从redis读出来放到kafka里呗,然后用spark-streaming去读kafka的数据,或者写个程序从redis把数据读出来用socket或文件的形式传给spark-streaming,spark-streaming支持很多种源的方式
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大数据生态圈指的是以hadoop为主,周围的其它相关技术,比如hbase,spark等。
我拿第一代大数据技术平台(Hadoop)来举例
有的说法是Hadoop,它多半指的是Hadoop的一个组成架构:HDFS/MapReduce/Yarn
而Hadoop生态圈指的是包含Hadoop组成架构在内的很多技术 比如Hive Flume Kafka HBase等
Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件)、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理,完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件,如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等。
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现在企业中多数用的是相对稳定的Spark2.2.0版本。
Spark,是一种One Stack to rule them all的大数据计算框架,是一种基于内存计算的框架,是一种通用的大数据快速处理引擎。 这一站式的计算框架,包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时...
常用RDD算子(1)Action RDDforeach:遍历每个元素,无返回值,一般用在将结果存储到数据库中使用saveAsTextFile存储到hdfs,RDD每个partition存到hdfs的一个block块saveAsObjectFile:存储到hdfs,将每个partition的数据序列化后,以sequenceFile(序列化)...
主要功能:管理当前节点内存,CPU的使用状况,接收master分配过来的资源指令,通过ExecutorRunner启动程序分配任务,worker就类似于包工头,管理分配新进程,做计算的服务,相当于process服务。需要注意的是:1)worker会不会汇报当前信息给master,worker心...
1、RDD是一个分片的数据集合;2、RDD的函数针对每个分片进行计算;3、RDD之间是个依赖的集合;4、可选:key-value型RDD是根据哈希来分区的;5、可选:数据本地性优先计算。
在hadoop/bin目录下有yarn命令yarn application -kill
1.Spark SQLSpark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL,用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源类型,例如Hive表、Parquet以及JSON等。Spark SQL不仅为Spark提供了一个SQL接口,还支持开发...
Spark SQL 在 Spark1.x 中和传统 SQL 不完全一致。但是在 Spark2.x 版本中遵循的美国的ANSI的SQL2003完全标准sql 。oracle和mysql都有自己的语法规则,平时所使用的 SQL 语句都不是标准 SQL 。平时用的 mysql 和 oracle 以及 hive,都是部分遵循标准SQL 。...
#!/bin/bash #队列名 根据yarn的队列提交 realtime_queue=root #提交的任务名 my_job_name=OrderQZspark-shell --master yarn --deploy-mode client \--queue $realtime_queue \ #总的executors数 根据数据量与自己的集群资源来分配--num-executors...
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。Spark的结构:Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集...
自己随意编写一份测试数据,所用的测试数据如下,需求是按照第一列的字母分组,然后按照第二列数据取出每一组内前N个数据,后面我分别列出了我使用的三种方案来实现该需求,不同方案在不同的场景下会有各自的优势 a 25b 36c 24d 45e 60a 33b 26c 47d 43e 62a...
把数据从redis读出来放到kafka里呗,然后用spark-streaming去读kafka的数据,或者写个程序从redis把数据读出来用socket或文件的形式传给spark-streaming,spark-streaming支持很多种源的方式