本学期学习了大数据技术之spark，期末大作业就是使用Flume+kafka+SparkStreaming实现实时处理，在这之中有很多奇奇怪怪的问题出现，最终还是艰难的将此实验完成。如果你也刚好在做这个实验，希望能对你有用。 Spark大作业之FLume+Kafka+SparkStreaming实时处理+log4j实时生成日志前言实现方法处理流程分析实现步骤1.创建一个Maven项目并创建两个ma
转载
2024-08-07 10:39:38
121阅读
spark作业性能调优优化的目标保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 一、开发调优：（1）避免创建重复的RDDRDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。（2）尽可能复用同一个RDD比如说，有一个RDD的数据格式是key-value类型的，另一个是单valu
转载
2024-06-14 20:33:22
106阅读
1将sample.log的数据发送到Kafka中，经过Spark Streaming处理，将数据格式变为以下形式：
commandid | houseid | gathertime | srcip | destip |srcport| destport | domainname | proxytype | proxyip | proxytype | title | content | url |
转载
2021-03-22 20:22:43
288阅读
2评论
假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发
Spark应用程序实现如下功能：
1、实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。
2、周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单
位为分钟，分隔符为“,”。
数据：
log1.txt：周六网民停留日志
LiuYang,female,20
YuanJing,male,10
Guo
转载
2019-06-13 16:44:00
152阅读
2评论
在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
转载
2024-06-25 14:56:28
137阅读
Spark执行流程提交应用程序Application（包括Driver代码和Executor代码）启动Driver，创建SparkContext对象，并加载配置信息、依赖信息和代码（数据加载，算子推演）
RDD graph：根据用户提交的计算逻辑（Application）中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG（有向无环图）。DAGSchedu
转载
2023-11-09 14:31:39
55阅读
Spark-作业执行流程概述spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。相关术语作业(job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段调度阶段(stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度阶段的划分是由DAGS
转载
2023-09-27 19:21:30
76阅读
当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
转载
2023-10-24 08:19:40
54阅读
Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
转载
2023-08-16 10:50:50
251阅读
# Java启动Spark
## 简介
Apache Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了用于大规模数据处理的统一API。Spark具有基于内存的计算能力和容错性，并提供了丰富的库和工具，使得处理大规模数据集变得更加简单和高效。
在本文中，我们将学习如何使用Java启动Spark，并使用一些简单的示例代码来说明。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保在我们的开发环境中已
原创
2023-07-14 13:25:07
105阅读
首先肯定先是把整个算法包给打出来，打出来之后，打印出来之后，是要通过一个工具，将这个作业提交给整个spark集群 首先一个spark是怎么启动这些作业的，首先就是一个最简单的例子，看一下spark里面是怎么去执行的 SparkContext: Added JAR file:///home/hon/D ...
转载
2021-05-25 08:04:00
205阅读
2评论
题目一 将sample.log的数据发送到Kafka中，经过Spark Streaming处理，将数据格式变为以下形式： commandid | houseid | gathertime | srcip | destip |srcport| destport | domainname | proxy ...
转载
2021-09-06 08:51:00
145阅读
2评论
# Spark作业定时执行的简单介绍
在大数据处理中，Apache Spark 是一个广为使用的集群计算框架，其强大的数据处理能力使得很多企业在大数据分析、机器学习和实时数据处理等场景中选择了它。有时，我们需要在特定的时间段内自动执行 Spark 作业，这时作业定时调度便显得尤为重要。
## 定时作业的需求
你可能会问，为什么需要定时执行 Spark 作业？以下是一些典型的场景：
1. *
需求1、找到ip所属区域 描述 http.log：用户访问网站所产生的日志。日志格式为：时间戳、IP地址、访问网址、访问数据、浏览器信息等 ip.dat：ip段数据，记录着一些ip段范围对应的位置 文件位置：data/http.log、data/ip.dat # http.log样例数据。格式：时间 ...
转载
2021-08-28 22:50:00
198阅读
2评论
# Spark 作业调度入门指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个功能强大且流行的分布式计算框架。合理的作业调度不仅可以提高资源利用率，还能确保作业以高效的方式完成。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 作业调度的流程至关重要。本文将提供一个详细的指南，帮助你建立起实现 Spark 作业调度的基本知识。
## 作业调度流程
首先，让我们概述一下 Spark 作业调度的
原创
2024-10-27 06:32:47
43阅读
在当今数据处理的世界中，Apache Spark成为了一种不可或缺的工具。Spark作业流程的管理和运行效率，直接关系到数据处理任务的成败。本文将详细记录如何成功解决Spark作业流程问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
## 环境准备
为了顺利运行Spark作业，我们首先需要做好环境的搭建。具体的软硬件要求如下：
- **软件要求**：
- Apache Spark 3.0
继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发
【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master
转载
2023-09-28 22:46:05
103阅读
发一下我三天肝完的菜菜项目过程，林子雨老师的课大作业。介绍配环境，以及遇到的各种问题，方便自己以后万一转码回来重头学。 内容有虚拟机配置，ubuntu安装，创建项目，hadoop部署，python使用spark库等等，也附上所有用到的软件的网盘下载链接，算是提供一个完整的思路。大作业要求：伪分布式hadoop+pandas预处理数据+hdfs保存数据+spark从hdfs读取数据+ sparksq
转载
2024-04-23 15:14:58
56阅读
标签（空格分隔）： Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程：sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)步骤一：val rawFile = sc.textFile("README.rd")
texyFile先生成Hadoop
转载
2023-11-10 18:12:04
55阅读
