文章目录1.SparkStreaming简介1.1 流处理和批处理1.2 实时和离线1.3 SparkStreaming是什么1.4 SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操 1.SparkStreaming简介1.1 流处理和批处理流处理和批处理是两种不同的数据处理方式,它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理(Stream Processing)是一种数据
最近在做es集群的海量数据写入,公司的数据量比较大,日均增量达到了5亿+,有将近150G的数据,这对es来说,如果用默认的设置和常规的写入简直无法完成,哪怕写进去了,也是大量重复,数据丢失,基本不进去。es的写入方式有很多种,可以通过logstach直接写入,可以通过api接口写入,也可以通过spark写入,还可以直接从kafka、filebeat、flume之类的写入。综合考虑后,我们选择了数
转载 2023-08-08 21:51:48
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使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群,报错信息如下:org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es
转载 2023-12-10 11:56:23
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什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark数据
转载 2023-10-05 16:28:37
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# 如何使用 Spark数据保存到 Elasticsearch 在大数据处理的领域,Apache Spark 和 Elasticsearch 是两个非常重要的技术架构。Spark 提供了高效的数据处理能力,而 Elasticsearch 则能够进行快速的数据搜索和分析。将 Spark 的处理结果保存到 Elasticsearch 中,可以帮助我们实现数据的实时分析和展示。接下来,我将为你详细
原创 8月前
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反射反射优点: 让代码更灵活缺点: 运行效率低反射应用各种 web框架, 配置文件解析库,ORM框架反射是指在程序运行期对程序本身进行访问和修改的能力。程序在编译时,变量被转换为内存地址,变量名不会被编译器写入可执行部分。 在运行程序时,程序无法获取自身的信息。支持反射的语言可以在程序编译期将变量的反射信息,如字段名称、类型信息、结构体信息等整合到可执行文件中,并给程序提供接口访问反 射信息,这
# 使用Spark数据Phoenix 在大数据处理领域,Apache Spark 与 Apache Phoenix 的结合使用,可以实现快速、灵活的数据处理与高效的数据存储。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Spark数据写入Phoenix中,并提供相应的代码示例。 ## 什么是Apache Phoenix? Apache Phoenix 是一个开源的SQL层,能够将结构化数据存储在A
原创 10月前
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# Spark 数据 ClickHouse:高效数据迁移指南 在大数据时代,数据的存储和处理变得尤为重要。Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架,而 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统。本文将介绍如何使用 Spark数据写入 ClickHouse,实现高效的数据迁移。 ## 环境准备 在开始之前,请确保你已经安装了 Spark 和 Click
原创 2024-07-26 09:57:44
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文章目录show:数据显示distinct:数据行数去重count:看行数select:查看具体列数据toDF:对字段命名(搭配常用与groupby–agg–toDF)withColumn:新增列名printSchema: 打印列名信息dropDuplicates:数据列数去重limit:数据看前N条collect:所有数据收集数组head==take:查看前N行数据sample:随机采样,fr
# 使用Java将数据写入Elasticsearch Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,其主要用于全文搜索、日志分析、实时分析和可视化等场景。本文将介绍如何使用Java将数据写入Elasticsearch,并提供相应的代码示例。 ## 准备工作 首先,我们需要在本地安装并启动Elasticsearch服务器。可以从Elasticsearch官方网站下载并安装适合自己
原创 2023-09-23 07:37:57
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  上一篇文章主要介绍了项目的整体结构,这篇文章展示具体结构的实现一、项目版本SpringBoot  2.1.23    ES:6.7引入jar<dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artif
Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用。因此Spark如何向HBase中数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可...代码在spark
转载 2023-08-02 14:29:52
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前言最近 TL 分享了下 《Elasticsearch基础整理》https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会。写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。一、Elastics
Spark读写ES 本文主要介绍spark sql读写es、structured streaming写入es以及一些参数的配置ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址)。以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的esspark版本进行选择:<dependency&
转载 2023-07-18 22:29:25
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es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗?一、es数据过程1、客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2、coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3、实际的node上的primary sha
转载 2023-07-11 22:20:42
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Spark Streaming数据Redis参考2篇文章:1、Kafka+Spark Streaming+Redis实时系统实践https://www.iteblog.com/archives/1378 2、spark-stream 访问 Redishttp://www.tuicool.com/articles/n6BRzi3
原创 2016-10-06 21:58:51
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# 使用Java Spark数据写入Kafka的指南 在进入具体的实现之前,我们需要了解整个流程。Java Spark与Kafka的集成通常涉及以下步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 设置Kafka环境,并创建所需的主题 (Topic) | | 2 | 添加Spark与Kafka的相关依赖 | | 3 | 编写Spark代码,读取数据
原创 10月前
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本文主要讨论Spark Streaming保存计算结果数据HBase的实现方案,包括Kerberos认证。Spark版本:2.11-2.4.0-cdh6.3.2。HBase版本:2.1.0-cdh6.3.2。Spark保存数据HBase,有两种方案:方案一:使用HBase Client。方案二:使用Spark API。每个方案有两种写法,一共四种写法,下面以一个示例进行说明,然后对主要部分进行
转载 2023-09-16 00:16:48
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# Spark Java数据HDFS ## 简介 Apache Spark是一种快速、通用、并且易于使用的大数据处理引擎,它支持在内存中计算,因此速度比传统的MapReduce快很多。在Spark中,可以使用Java来编写数据处理程序,同时将处理后的数据写入HDFS存储系统。本篇文章将介绍如何使用Spark Java来写数据HDFS。 ## 步骤 ### 步骤一:创建SparkSes
原创 2024-06-21 03:35:35
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# 使用Spark数据写入HDFS的步骤 首先,我们需要了解一下整个流程,然后再详细介绍每一步所需要做的事情和使用的代码。 ## 流程概述 整个流程可以分为以下几个步骤: 1. 创建SparkSession对象 2. 读取数据 3. 对数据进行转换和处理 4. 将数据写入HDFS 下面我们将分别详细介绍每一步所需要做的事情和使用的代码。 ## 步骤详解 ### 1. 创建Spark
原创 2023-11-13 09:29:04
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