一.任务需求:1.设计灌溉策略表结构,并开发灌溉策略功能(包括定时任务查找是否有需要执行的灌溉策略)2.得到需要开关的阀控器进行远程调用开关操作接口。二.开发过程中遇到的问题及解决归纳问题1> 由于独立搭建开发项目少,对开发项目过程思路不够清楚。在接到任务后,为了快捷便在之前项目上经行了加工开发,结果也因此为项目运行发布埋下了隐患。在项目代码基本完成后,需要系统测试时由于在别的项目上改了项目
一、概述  Spark Streaming是Spark对流式的计算框架,严格意义上说其实并不是真正实时性很高的流式计算,而是以时间片作为批次进行计算。Spark Streaming底层是以Spark Core为基础。   如上图所示,Spark Sreaming 是将流切分成一个一个的批次(batches),然后以批次为单位处理并输出。   Spark Core是以RDD为编程基础,Spark S
Spring 3.0 RC1发布,一些新特性很吸引人,看了一下Reference,顺便翻译了SpEL这节,水平有限,还望指教。Spring 3.0 Reference:http://static.springsource.org/spring/docs/3.0.x/spring-framework-reference/html/index.html  Part III 核心技术6.Spr
转载 2024-09-26 16:00:47
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# 以Spring Boot模式开发Spark ## 简介 在本文中,我们将介绍如何使用Spring Boot框架来开发Apache Spark应用程序。我们将使用Spring Boot的自动配置功能来简化Spark应用程序的开发和部署过程。 ## 准备工作 在开始之前,确保你已经安装了以下软件: - Java Development Kit (JDK) - Apache Spark - Ap
原创 2024-01-16 05:56:51
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在Keyhole,我们非常喜欢Spring Batch。 在许多Java Enterprise环境中,仍然非常需要自动移动数据。 Spring Batch为我们提供了创建这些批处理过程的良好开端。 注意:如果您在星期三晚上(15/5/15)在该地区,请在堪萨斯城Spring用户小组会议上查看Keyhole总经理合伙人David Pitt的Spring批演示文稿。 我已经写了好几次有关使用G
转载 2024-09-29 08:11:35
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# Spring Boot 开发 Spark 任务提交平台 ## 引言 在大数据时代,Apache Spark 成为处理大规模数据的重要工具。为了提高数据处理的效率,我们可以通过一个任务提交平台来管理 Spark 任务的提交、监控及结果处理。本文将介绍如何使用 Spring Boot 构建一个简单的 Spark 任务提交平台,并提供代码示例。 ## 系统 Architecture 我们将构
原创 2024-08-26 07:02:57
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大家好呀,我是阿瞒,感谢大家收看我的博客,今天给大家带来的是一个众所周知的推荐系统的小demo,废话不多说,上才艺!!!首先简单的看一下项目结构,很简单。你得会创建SpringBoot项目详细教程走这个链接,写得非常详细了IDEA 如何快速创建 Springboot 项目1.SparkApplication:SpringBoot的启动类package com.study; import org.
一:版本预备:Scala :2.11 版Spark: 2.2.3 版二:版本之间的差异: Spark 2.x 版中将使用Dataset 取代Spark 1.x 版 DataFrame三:项目工程搭建构建一个SpringInitializr 项目在pom.xml 文件中添加依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupI
转载 2023-11-29 09:06:39
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在云服务器上做的,由于白嫖的云服务器性能比较差,就设计了如下架构。功能与设计(大数据集群+架构设计+功能分析与设计) 总体架构图 功能: 订单成交量统计分析 历史成交总金额 热门分类的实时和离线统计分析 热门商品的实时和离线统计分析 活跃用户统计分析项目实现SpringBoot tmall商城部署在服务器git拉取tmall springboot项目到本地,配置mysql,创建对应数据库,运行sq
转载 2023-12-19 17:27:02
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Scala开发,这里只是Spark local模式的简单示例,工作也没有需求 http请求去执行Spark yarn,所以暂时没有去管。pom.xml需要注意的是去除掉 SpringBoot 默认的日志引擎。 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.b...
原创 2021-08-31 14:13:26
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环境:<java.version>1.8/17</java.version> <scala.version>2.12.15</scala.version> <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> <spark.version>3.1.2/3.3.2<
转载 2024-01-17 17:43:44
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Spark安装:厦大数据库实验室Spark安装Scala安装:厦大数据库实验室Scala安装相应软件的安装环境: jdk 1.8.0_161scala 2.12.12spark 2.4.7maven 3.6.3zookeeper 3.6.1kafka_2.12-2.5.0apache-tomcat-8.5.61nginx-1.17.10.tar.gzjdk的安装在 /usr/local/ 下创建
转载 2024-08-06 18:30:53
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目录背景准备工作主要流程效果截图主要代码外部引用 背景一直很好奇web后台如何启动Spark应用程序,查找Api后发现可以使用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher来做到这一点。我想得动手测试一下,而且要做的体面一些,所以搞个简易的web工程吧,顺便学习熟悉一下使用springboot框架。在这里将整个折腾的过程记录下来准备工作1. 搭建hadoop集群,
Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming可结合批处理和交互查询,适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。Spark Streaming设计Spark Streaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,Spark Stream
转载 2024-01-30 00:45:13
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前言之前项目是基于springboot整合spark,在standalone上运行,现在使用同样的方案,不过是在生产环境yarn集群上提交spark,并且需进行kerbores验证,如下。背景公司项目需求,通过手机信令位置数据,做一个分析性平台。基于目前线上环境spark+hadoop+yarn做分析。数据量10亿用户。spark on yarn 问题总结首先在开发过程中,前提保证版本的一致性,否
转载 2023-07-05 21:07:40
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 1. spark集群及版本信息服务器版本:centos7hadoop版本:2.8.3spark版本:2.3.3使用springboot构建rest api远程提交spark任务,将数据库中的表数据存储到hdfs上,任务单独起一个项目,解除与springboot项目的耦合2. 构建springboot项目1. pom配置<properties> <jav
转载 2023-12-07 14:04:58
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需求描述:前后端分离系统,用SpringBoot整合Spark API,调用大量数据(几百GB,上TB)进行处理计算,单机环境难以达到性能要求,此,需整合直接调用spark跑程序,且在集群跑…在此,一台测试服务器模拟,搭建伪分布spark集群,用standalone模式运行。 文章目录一、集群环境二、项目配置环境 一、集群环境包版本: 1.java1.8 2.spark 2.3.1 3
转载 2023-11-23 22:56:10
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前言昨晚本来想把这部分的博客内容,完成的,结果只写到了设计,时间就不早了,今天把具体的实现,还有实现过程中所遇到的所有的问题写在这里。引入依赖这次我用了Spark2.x的java api,并且了解到spark底层是scala实现了,然后上层的api有scala版本和java版本,这里我使用了它提供的java的api,并且java底层调用的函数都是scala实现的,非常的方便,可以与java进行无缝
一、基本流程1.构建Spark Application的运行环境(启动SparkContext),SparkContext向资源管理器(可以是Standalone、Mesos或YARN)注册并申请运行Executor资源;2.资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend,Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上;3.SparkContext
spark开发教程 目录spark开发教程前言一、初始化spark二、获取数据源1.创建数据结构2.连接外部数据textfilejdbchive3. 数据处理rdd算子transform算子action算子dataframe操作dataset操作4. 共享变量5.写入数据总结 前言spark开发主要的基于RDD、Datasets、DataFrame、sql 。其中rdd是最核心的底层,Datase
转载 2023-07-06 20:03:01
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