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
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2024-08-07 10:39:38
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网上作业批改系统的设计与实现(JSP,MySQL)(含录像)(毕业论文13000字,程序代码,MySQL数据库)作业作为一项重要的教学活动，解决作业的方便提交、发布等问题是教学顺利有效进行重要条件。因此基于Web的作业管理系统便成为网络教学系统不可或缺的组成部分借助计算机及网络的优势，它能实现作业信息的快速传递，并扩展作业的功能，提高作业的教学价值及管理效率及质
批作业调度算法 首先理清概念： 作业周转时间 = 完成时间 - 提交时间 作业的带权周转时间 = 作业的周转时间 / 运行时间 平均周转时间 = 各作业的带权周转时间之和 / 作业数目 常用的作业调度算法： 先来先服务算法（First Come Serve ， FCFS） 是按作业进入系 ...
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2021-09-25 16:13:00
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今天夜间因为维护任务的需要，工作只能在夜间进行。
完成了一些工作后，突然想起我在京东商城订货因为“货物在途”而有一段时间没有到了。正巧上去看看。
于是问题出现了。我在0点26
原创
2011-06-08 00:41:20
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本文介绍 1.15 版本新引入的调度器，在作业运行时根据每个算子需要处理的实际数据量来自动推导并行度。
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2022-11-15 22:57:18
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文章目录概述第一部分：DataStream Operators01-Operators【Physical Partitioning】02-Operators【RichFunction】03-Operators【ProcessFunction】第二部分：DataStream Connector04-Connector之Kafka Connector05-Connector之Kafka 数据源【Fl
数据血缘描述了数据的来源和去向，以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节的数据链路概况开始，介绍了数据血缘在字节的应用场景，总体设计，数据模型以及衡量指标。文 | 罗小亮、拾捌、大滨来自字节跳动数据平台开发套件团队字节跳动数据链路介绍为了明确问题的讨论范围，我们首先介绍一下字节的数据链路。字节的数据的来源分为两种：端数据：APP 和 Web 端通过埋
Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排引擎，可以帮助开发者管理和部署容器化应用。在K8S中，批作业（Batch Job）是一种常见的应用场景，用于批量处理任务。如果需要修改批作业的版本，可以通过K8S提供的资源定义进行操作。下面我将详细介绍如何实现“k8s修改批作业版本”。
### 实现“k8s修改批作业版本”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-04-08 11:22:50
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在 Flink 的世界里一切都是流，纯流式计算引擎flink是一个类似spark的“开源技术栈”，因为它也提供了批处理，流式计算，图计算，交互式查询，机器学习等。flink也是内存计算，比较类似spark，但是不一样的是，spark的计算模型基于RDD，将流式计算看成是特殊的批处理，他的DStream其实还是RDD。而flink把批处理当成是特殊的流式计算，但是批处理和流式计算的层的引擎是两个，抽
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2024-05-09 20:57:36
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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
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2024-06-14 20:33:22
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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
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2019-06-13 16:44:00
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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 |
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2021-03-22 20:22:43
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阿里云高级技术专家朱翥，在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容是关于在过去的一年中，Apache Flink 对运行时的作业执行管控进行的一些改进。
原创
2023-02-22 14:51:15
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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
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2023-11-09 14:31:39
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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
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2024-06-25 14:56:28
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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
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2023-09-27 19:21:30
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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
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2023-10-24 08:19:40
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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
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2023-08-16 10:50:50
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1.介绍Apache Airflow是一个开源的流式作业调度平台，可以轻松地创建、调度、监控和管理工作流。Airflow支持Hive SQL
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 ...
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2021-09-06 08:51:00
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