Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件,提供了丰富的处理数据流的 API,支持从 HDFS,Flume,Kafka,Twitter 和 ZeroMQ 读取数据,并进行处理。 Spark Streaming 的本质是微批处理,它将数据流进行极小粒度的拆分,拆分为多个批处理,从而达到接近于流处理的效果。 4.4 Spark MLlib MLlib 是 Sp...
//第一步:创建SparkContext val conf = new SparkConf() conf.setAppName("WordCountScala")//设置任务名称 //.setMaster("local")//local表示在本地执行 val sc = new SparkContext(conf); //第二步:加载数据 var path = "D:\\hello.txt" if(args.length==1){ path = args(0) } val linesRDD...
1. Standalone: 独立模式,Spark 原生的简单集群管理器, 自带完整的服务, 可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统, 使用 Standalone 可以很方便地搭建一个集群,一般在公司内部没有搭建其他资源管理框架的时候才会使用。 2. Mesos:一个强大的分布式资源管理框架,它允许多种不同的框架部署在其上,包括 ...
在spark2.1已经开始使用sparksession了。请注意。 packagecom.xiaoju.dqa.fireman.driver;importcom.xiaoju.dqa.fireman.exception.SparkInitException;importcom.xiaoju.dqa.fireman.utils.PropertiesUtil;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.sql.SQLContext;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkCo...
一、Spark简介 1.1 Spark是什么 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发。Spark基于map reduce 算法模式实现的...
Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了高效的数据处理和分析能力。Spark的独立应用程序是指在Spark集群上运行的独立的Java应用程序。 Spark独立应用程序的优势包括: 高性能:Spark使用内存计算和并行处理技术,能够快速处理大规模数据集,提供比传统批处理框架更高的性能。 灵活性:Spark支持多种编程语言,包括Java、Scala...
2.3 Spark 2.3.1 Spark的优势 2.3.2 Spark特点 2.3.3 SPRAK 2 新特性 一.大数据技术栈 如下图,当前的一个大数据技术栈: 如上所示: 1. 数据采集,一般通过Sqoop或Flume将关系型数据库数据同步到hadoop平台。 2. 底层存储,采集到的数据存储在hdfs上,分布式进行存储。
底层计算框架, 分MapReduce和Spark。 应用层,一般是BI自助分析 二.Spark概述 Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Java、Scala、Python和R的高级api,以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的Gr...
./bin/spark-shell –master local2 参数master 表名主机master在分布式集群中的URL local【2】 表示在本地通过开启2个线程运行 运行模式 四种: 代码语言:txt 复制 1.Mesos 代码语言:txt 复制 2.Hadoop YARN 代码语言:txt 复制 3.spark 代码语言:txt ...
public class SparkTransformationTest { public static void main(String[] args) { // 前置准备 SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local[1]"); conf.setAppName("SPARK ES"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> javaRdd = sc.parallelize(Arrays.as...