離線批處理之Spark
Spark簡介 Spark是基於內存的分布式批處理系統，它把任務拆分，然后分配到多個的CPU上進行處理，處理數據時產生的中間產物（計算結果）存放在內存中，減少了對磁盤的I/O操作，大大的提升了數據的處理速度，在數據處理和數據挖掘方面比較占優勢。 Spark應用場景 數據處理 ...
原文：Spark和Spring整合處理離線數據
如果你比較熟悉JavaWeb應用開發，那么對Spring框架一定不陌生，並且JavaWeb通常是基於SSM搭起的架構，主要用Java語言開發。但是開發Spark程序，Scala語言往往必不可少。 眾所周知，Scala如同Java一樣，都是運行在JVM上的，所以它具有很多Java語言的特性，同時作為函數式編程語言，又具有自己獨特的特性，實際應用中除了要結合業務場景，還要對Scala語言的特性有深入了 ...
2021-02-24 17:56 0 296 推薦指數：
相關推薦
基於Flink的實時離線數據整合
目錄 KafkaWithBroadcast FlinkUtils TestBean MysqlSource MysqlSource2 MysqlSink MysqlSink2 提供離線數據與實時數據整合功能，支撐實時數據應用，實現離線 ...
Spark SQL實現日志離線批處理
一、 基本的離線數據處理架構： 數據采集 Flume：Web日志寫入到HDFS 數據清洗 臟數據 Spark、Hive、MR等計算框架來完成。 清洗完之后再放回HDFS 數據處理 按照需要，進行業務的統計和分析。 也通過計算框架完成 處理結果入庫 ...
spark數據傾斜處理
spark數據傾斜處理 危害: 當出現數據傾斜時，小量任務耗時遠高於其它任務，從而使得整體耗時過大，未能充分發揮分布式系統的並行計算優勢。 當發生數據傾斜時，部分任務處理的數據量過大，可能造成內存不足使得任務失敗，並進而引進整個應用失敗。 表現：同一個 ...
為什么spark比mapreduce處理數據快
落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤，后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果，這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到，性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中，后續有其他的job需要依賴於前面 ...
大數據分析處理框架——離線分析（hive，pig，spark）、近似實時分析（Impala）和實時分析（storm、spark streaming）
大數據分析處理架構圖 數據源： 除該種方法之外，還可以分為離線數據、近似實時數據和實時數據。按照圖中的分類其實就是說明了數據存儲的結構，而特別要說的是流數據，它的核心就是數據的連續性和快速分析性； 計算層： 內存計算中的Spark是UC Berkeley的最新 ...
Spark Streaming和Kafka整合保證數據零丟失
當我們正確地部署好Spark Streaming，我們就可以使用Spark Streaming提供的零數據丟失機制。為了體驗這個關鍵的特性，你需要滿足以下幾個先決條件： 1、輸入的數據來自可靠的數據源和可靠的接收器； 2、應用程序的metadata被application的driver持久化了 ...
項目實戰從0到1之Spark（5）Spark整合Elasticsearch-從ES讀取數據
由於ES集群在拉取數據時可以提供過濾功能，因此在采用ES集群作為spark運算時的數據來源時，根據過濾條件在拉取的源頭就可以過濾了（ES提供過濾），就不必像從hdfs那樣必須全部加載進spark的內存根據filter算子過濾，費時費力。 代碼： 運行結果： 采坑點 ...